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內(nèi)容簡介

　　本書以分類問題（模式識別、判別分析）為背景，介紹求解分類問題的支持向量機的基本理論、方法和應用，重點內(nèi)容是支持向量機的理論基礎和模型、分類問題的支持向量回歸機求解途徑、中心支持向量分類機、推理型支持向量分類機及支持向量分類機的應用。本書可作為理工類、管理類等專業(yè)的高年級本科生、研究生的教材和教師的教學參考書，也可供有關領域的科技人員閱讀參考。

作者簡介

　　閻滿富，男，漢族，博士，教授。歷任唐山師范專科學校數(shù)學系副主任、主任、副校長等職?，F(xiàn)任唐山師范學院副院長。1991年被評為河北省優(yōu)秀教師，1999年榮獲曾憲梓教育基金會“高等師范院校優(yōu)秀教師獎”。在《中國高等教育》、《中國高教研究》、《工程數(shù)學學報》、《系統(tǒng)工程》等核心期刊上發(fā)表教育管理和學術論文30余篇，其中被國際三大檢索刊物收錄三篇。主編專著、教材和教學輔助用書12部，其中主編教育部確定的全國通用教材一部。獲河北省教學成果二、三等獎各一項。參與國家自然科學基金項目研究一項，主研項目“基于SVM的海水工廠化養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測智能信息系統(tǒng)”被中國科學院專家鑒定為國際先進水平，并獲唐山市人民政府科技進步二等獎。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 機器學習
1.2 統(tǒng)計學習理論
1.3 支持向量機基本思想
1.4 支持向量機的研究現(xiàn)狀
1.5 本書研究的主要內(nèi)容和結(jié)構
第2章支持向量機的理論基礎和模型
2.1 支持向量機的優(yōu)化理論基礎
2.2 支持向量分類機的各種模型
2.3 支持向量回歸機的各種模型
2.4 小結(jié)
第3章分類問題的支持向量回歸機求解途徑
3.1 一般形式的支持向量回歸機模型
3.2 使用高斯損失函數(shù)的支持向量回歸機模型
3.3 求解分類問題的支持向量回歸機模型
3.4 簡化的SMO算法
3.5 求解分類問題的支持向量回歸機線性規(guī)劃模型
3.6 求解多類分類問題的支持向量回歸機線性規(guī)劃模型
3.7 數(shù)值試驗
3.8 小結(jié)
第4 章中心支持向量分類機
4.1 基本思想
4.2 加權的中心支持向量分類機
4.3 多類問題分類模型
4.4 不確定中心支持向量分類機
4.5 小結(jié)
第5 章推理型支持向量分類機
5.1 原始化問題及其對偶問題
5.2 改進的推理型支持向量機
5.3 網(wǎng)絡入侵檢測的新方法
5.4 小結(jié)
第6 章基于支持向量機的海水工廠化養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測
6.1 海水養(yǎng)殖問題研究的背景和意義
6.2 支持向量機應用于海水養(yǎng)殖問題的提出
6.3 支持向量機在大菱鲆養(yǎng)殖中的應用
6.4 小結(jié)
第7 章支持向量機在其他領域的應用
7.1 在地源熱泵系統(tǒng)中的應用
7.2 在教師教育師資隊伍評價中的應用
7.3 在義務教育學校均衡發(fā)展評價中的應用
7.4 在商務采購決策管理中的應用
7.5 在棚栽植物生長環(huán)境監(jiān)測中的應用
參考文獻
附錄
附錄 A 基礎知識
附錄B 希爾伯特空間
附錄C 概率
附錄D 鳶尾屬植物數(shù)據(jù)集
附錄E 化理論基礎