自然辯證法結(jié)課論文

1、自然辯證法結(jié)課論文論文題目：企業(yè)文化價(jià)值之我見(jiàn)基于支持向量機(jī)的企業(yè)文化價(jià)值量預(yù)測(cè)研究學(xué)院：能源與動(dòng)力工程專(zhuān)業(yè)：船舶與海洋工程姓名：學(xué)號(hào)：摘要：眾所周知，在當(dāng)代社會(huì)，企業(yè)文化價(jià)值觀對(duì)于企業(yè)的生存發(fā)展起著非常重要的作用，目前對(duì) 于企業(yè)文化價(jià)值的描述僅僅局限在理論上，為了在數(shù)據(jù)分析上對(duì)其有一個(gè)精確的評(píng)價(jià)，本文利用支 持向量機(jī)模式識(shí)別和回歸估計(jì)基本原理，設(shè)計(jì)了企業(yè)文化價(jià)值量的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì) 企業(yè)文化價(jià)值量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，利用已知樣本并對(duì)其訓(xùn)練建立支持向量回歸機(jī)。結(jié)果表明，基于支持 向量回歸機(jī)的預(yù)測(cè)模型可以對(duì)企業(yè)文化價(jià)值量進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)，訓(xùn)練誤差保持在10%以?xún)?nèi)。關(guān)鍵詞：企業(yè)文化價(jià)值;支持向量

2、機(jī);價(jià)值量預(yù)測(cè);模式識(shí)別；回歸估計(jì)Corporate culture value prediction research based on support vectormachine (SVM)Abstract .As is known to us all,in contemporary society,corporate culture values has played a very important role for enterprise survival and development. For the description of the corporate culture val

3、ue limites in theory at present,On data analysis in order to have an accurate evaluation on it，This paper, by using basic principle of support vector machine (SVM) pattern recognition and regression estimation， has designed of the support vector machine forecasting model of corporate culture value,i

4、mplementing the corporate culture value accurately forecast,Using known samples and sets up the training of support vector regression machine.The results show that the prediction model based on support vector regression machine can effectively at an effective prediction value of enterprise culture,k

5、eeping training error within 10%.Key words. corporate culture value;support vector machine (SVM);value prediction;Pattern recognition； regression estimate0 引言數(shù)據(jù)挖掘源于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)引發(fā)的海量數(shù)據(jù)和人們利用這些數(shù)據(jù)的愿望.數(shù)據(jù)的迅速增加 與數(shù)據(jù)分析方法的滯后之間的矛盾越來(lái)越突出，人們也希望能夠在對(duì)已有的大量數(shù)據(jù)分 析的基礎(chǔ)上進(jìn)行科學(xué)研究、商業(yè)決策或者企業(yè)管理，但是有些數(shù)據(jù)分析工具很難對(duì)數(shù)據(jù) 進(jìn)行深層次的處理，使得人們只能望”數(shù)”興嘆.用數(shù)據(jù)

6、管理系統(tǒng)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，用機(jī)器學(xué)習(xí) 的方法分析數(shù)據(jù)、挖掘海量數(shù)據(jù)背后的知識(shí)，便促成了數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）的產(chǎn)生.概括 地講,數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取人們感興趣、事先未知的、有 用的或潛在有用的信息.數(shù)據(jù)挖掘涉及的學(xué)科領(lǐng)域和方法很多，經(jīng)典的是統(tǒng)計(jì)估計(jì)方法，比如回歸分析（多元回 歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費(fèi)歇爾判別、非參數(shù)判別等）、聚類(lèi)分析（系統(tǒng) 聚類(lèi)、動(dòng)態(tài)聚類(lèi)等）、探索性分析（主元分析法、相關(guān)分析法等）等.它們共同的重要理論 基礎(chǔ)之一是統(tǒng)計(jì)學(xué),在這些方法中，參數(shù)的相關(guān)形式是已知的，訓(xùn)練樣本用來(lái)估計(jì)參數(shù)的 值.這些方法需要事先知道樣本的分布，而且傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究

7、的是樣本數(shù)目趨于無(wú)窮大 時(shí)的漸近理論，現(xiàn)有學(xué)習(xí)方法也多是基于此假設(shè).但在實(shí)際問(wèn)題中，樣本數(shù)卻是有限的， 因此一些理論上很優(yōu)秀的學(xué)習(xí)方法實(shí)際中表現(xiàn)卻可能不盡人意.機(jī)器學(xué)習(xí)也是數(shù)據(jù)挖掘 的主要方法之一，它研究從觀測(cè)數(shù)據(jù)（樣本）出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)或 無(wú)法觀測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè).比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）,它利用已知樣本建立非線性模型,克 服了傳統(tǒng)參數(shù)估計(jì)方法的困難.但這種方法缺乏一種統(tǒng)一的數(shù)學(xué)理論.支持向量機(jī) （SPuPortVectorMhacnies,SvMs）是數(shù)據(jù)挖掘中的新方法.它是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論 （StatsitcialLearningTheory,STL）基礎(chǔ)之上的通用

8、學(xué)習(xí)方法.統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論是一種專(zhuān)門(mén)研究 小樣本情況下機(jī)器學(xué)習(xí)規(guī)律的理論，最初于20世紀(jì)90年代由VaPnikti提出.該理論針對(duì) 小樣本統(tǒng)計(jì)問(wèn)題建立了一套新的理論體系，在這種體系下的統(tǒng)計(jì)推理規(guī)則不僅考慮了對(duì) 漸近性能的要求,而且追求在現(xiàn)有有限信息的條件下得到最優(yōu)結(jié)果.支持向量機(jī)已表現(xiàn)出 很多優(yōu)于已有方法的性能.它能非常成功地處理回歸問(wèn)題（時(shí)間序列分析）和模式識(shí)別（分 類(lèi)問(wèn)題、判別分析）等諸多問(wèn)題,并可推廣于預(yù)測(cè)和綜合評(píng)價(jià)等領(lǐng)域.支持向量機(jī)借助于最 優(yōu)化方法解決機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題，它開(kāi)始成為克服”維數(shù)災(zāi)難”和”過(guò)學(xué)習(xí)”等傳統(tǒng)困難的 有力手段.雖然目前它在理論研究和實(shí)際應(yīng)用兩方面還處于飛速發(fā)展的階段，但是

9、它的 理論基礎(chǔ)和實(shí)現(xiàn)途徑的基本框架已經(jīng)形成.支持向量機(jī)適合處理小樣本，高維度，非線性的復(fù)雜問(wèn)題，基于支持向量機(jī)的基本 理論和算法可以對(duì)企業(yè)文化價(jià)值量進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文結(jié)構(gòu)安排：第一章，企業(yè)文化價(jià)值觀2,3,4概論第二章，支持向量5,6,7分類(lèi)機(jī)8 和回歸機(jī)9原理第三章，基于支持向量回歸機(jī)的企業(yè)文化價(jià)值量預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)研究第四章， 結(jié)論。第一章企業(yè)文化價(jià)值觀1.1企業(yè)文化企業(yè)文化是指在一定社會(huì)歷史條件下，企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，管理活動(dòng)中所創(chuàng) 造的物質(zhì)文化和精神文化總和。具體地講，就是指統(tǒng)一的員工意識(shí)、思想、行 為的企業(yè)經(jīng)營(yíng)哲學(xué)、行為準(zhǔn)則、道德規(guī)范、企業(yè)精神、價(jià)值觀念、企業(yè)制度、 文化環(huán)境、企業(yè)產(chǎn)品等，其中價(jià)值觀

10、念是企業(yè)文化的核心。1.2五大功能一般學(xué)者都認(rèn)為它具有五大功能，即：目標(biāo)導(dǎo)向的功能、凝聚的功能、融 合的功能、約束的功能、激勵(lì)的功能1.3樹(shù)立企業(yè)文化的目的企業(yè)文化的最終目的是營(yíng)銷(xiāo)。企業(yè)文化的營(yíng)銷(xiāo)功能是通過(guò)組成企業(yè)文化的 幾大核心要素從不同的角度和側(cè)面綜合體現(xiàn)出來(lái)的：一、企業(yè)價(jià)值觀念。企業(yè)的價(jià)值觀念是企業(yè)文化的核心組成部分，它決定了企 業(yè)的經(jīng)營(yíng)理念與風(fēng)格，左右著企業(yè)的發(fā)展方向，它對(duì)企業(yè)外在形象的塑造影響 深遠(yuǎn)，樹(shù)立一個(gè)能被消費(fèi)者所廣泛認(rèn)同的價(jià)值觀念至關(guān)重要。比如“走向世界， 為國(guó)爭(zhēng)光”、“創(chuàng)建知名企業(yè)，振興民族工業(yè)”、“誠(chéng)信為先，回報(bào)社會(huì)”等 優(yōu)秀的企業(yè)價(jià)值觀念都從不同的角度闡明了企業(yè)遠(yuǎn)大志向

11、、博大胸懷、關(guān)愛(ài)民 生的崇高精神境界，在很大程度上塑了良好的企業(yè)外在形象，對(duì)消費(fèi)者來(lái)說(shuō)極 具親和力和感染力，使消費(fèi)者對(duì)企業(yè)、產(chǎn)品、品牌均能產(chǎn)生深刻的印象和持久 的記憶，從而刺激了消費(fèi)者的消費(fèi)欲望。二、企業(yè)精神風(fēng)貌。企業(yè)精神是企業(yè)文化的靈魂，良好的精神風(fēng)貌是企業(yè)的 活力之源，比如“團(tuán)結(jié)奮斗、求實(shí)創(chuàng)新”、“成就偉業(yè)、緣于你我”；“學(xué)習(xí) 進(jìn)步、團(tuán)結(jié)向上、熱情互助、整體為先”等優(yōu)秀的企業(yè)精神，都創(chuàng) 造了 一個(gè)良 好的精神氛圍，不但在員工之中產(chǎn)生強(qiáng)大的凝聚力，極大地提高員工工作的積 極性和主動(dòng)性，而且也提高了員工的素養(yǎng)，使員工逐漸形成舉止規(guī)范、談吐文 明的行為，時(shí)時(shí)處處能體現(xiàn)出與眾不同的一種精神風(fēng)貌。員

12、工在與其它社會(huì)群 體交往過(guò)程中，易于給對(duì)方留下好感，容易得到認(rèn)同和溝通，“只有優(yōu)秀的人 才能生產(chǎn)出優(yōu)秀的產(chǎn)品”，最終會(huì)引伸到消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)生良好的印象，現(xiàn)實(shí) 的消費(fèi)者會(huì)變得更加忠誠(chéng)，潛在的消費(fèi)者會(huì)變成現(xiàn)實(shí)的消費(fèi)者。三、企業(yè)的視覺(jué)形象。企業(yè)的視覺(jué)形象是最直觀、最易于向社會(huì)群體傳播的企 業(yè)文化要素。所有構(gòu)成企業(yè)視覺(jué)認(rèn)別的各種元素如企業(yè)注冊(cè)商標(biāo)、產(chǎn)品包裝； 各種用于宣傳標(biāo)語(yǔ)、文字、影相、圖片材料；員工衣著、廠容廠貌等都直接體 現(xiàn)了企業(yè)的視覺(jué)形象。社會(huì)群體通過(guò)這些要素會(huì)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生一個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)和 印象，也是消費(fèi)者認(rèn)識(shí)企業(yè)和產(chǎn)品的最直接、最重要途徑。而這種認(rèn)識(shí)和印象 的良好與否，直接關(guān)系到他們的購(gòu)買(mǎi)行為

13、。四、企業(yè)的質(zhì)量文化。消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的信任度是影響消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為的 最關(guān)鍵因素。企業(yè)產(chǎn)品過(guò)硬的質(zhì)量水平、有效的質(zhì)量保證體系和可信的質(zhì)量承 諾構(gòu)成了企業(yè)優(yōu)秀的質(zhì)量文化，它的傳播會(huì)提高消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的信任度， 成為為消費(fèi)者決定購(gòu)買(mǎi)行為的重要參考要素，起到了引導(dǎo)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為的作 用。五、企業(yè)的服務(wù)文化。目前消費(fèi)者消費(fèi)水平和層次日益提高，在追求產(chǎn)品質(zhì) 量過(guò)硬的同時(shí)，對(duì)產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量如何也非常重視。隨著科技的發(fā)展， 產(chǎn)品質(zhì)量上的差異會(huì)逐漸縮小，而服務(wù)質(zhì)量之間的差異性卻很大，消費(fèi)者對(duì)產(chǎn) 品的選擇會(huì)集中到對(duì)服務(wù)質(zhì)量的選擇上來(lái)。免費(fèi)送貨、質(zhì)量“三包”、定期走 訪、上門(mén)服務(wù)等構(gòu)成企業(yè)良好的服務(wù)文化

14、，它會(huì)在很大程度上影響消費(fèi)者的購(gòu) 買(mǎi)行為。六、企業(yè)的信譽(yù)度。人品好的人，會(huì)等到大家的尊重和信任，樂(lè)于與期交往， 會(huì)建立起良好的從際關(guān)系。同樣，企業(yè)的“人品”好的話，也能得到廣大消費(fèi) 者的認(rèn)可與信任，從而樂(lè)于對(duì)其產(chǎn)品進(jìn)行消費(fèi)。企業(yè)的信譽(yù)如何，決定了企業(yè)“人品”的好壞，如果企業(yè)雖然產(chǎn)品質(zhì)量很好，但總 是大講空話、假話，承諾 不能得到很好的兌現(xiàn)，信譽(yù)不好，也就使其信任度降低，消費(fèi)者會(huì)逐漸放棄對(duì) 其產(chǎn)品的消費(fèi)。如河南某名牌白酒企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量上乘，多年受到廣大消費(fèi)者的 喜愛(ài)，但在一次瓶蓋兌獎(jiǎng)活動(dòng)中，向消費(fèi)者所作的承諾沒(méi)有兌現(xiàn)，使許多客戶(hù) 和消費(fèi)者受到欺騙，某些客戶(hù)事先已向消費(fèi)者按企業(yè)承諾進(jìn)行的兌現(xiàn)，因企業(yè)

15、 拒絕向客戶(hù)兌現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)損失慘重，企業(yè)因此而引發(fā)多場(chǎng)官司，均遭敗訴，而且 這一事件受到省內(nèi)多家媒體的關(guān)注，從而使消費(fèi)者對(duì)企業(yè)產(chǎn)生了信任危機(jī)，產(chǎn) 品銷(xiāo)量一落千丈，最后使企業(yè)陷入困境，難以自拔。企業(yè)文化必將在企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)中起到越來(lái)越重要的作用，如何有效發(fā)揮企業(yè)文化的 營(yíng)銷(xiāo)功能也成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的重要環(huán)節(jié)。有效發(fā)揮企業(yè)文化的營(yíng)銷(xiāo)功能就 要從以下幾方面著手：一、建設(shè)優(yōu)秀的企業(yè)文化。沒(méi)有優(yōu)秀的企業(yè)文化，發(fā)揮企業(yè)文化的營(yíng)銷(xiāo)功能 就無(wú)從談起，所以企業(yè)文化的質(zhì)量如何直接關(guān)系到企業(yè)文化的營(yíng)銷(xiāo)功能有效發(fā) 揮。要有效發(fā)揮企業(yè)文化的營(yíng)銷(xiāo)功能最根本的就是要加強(qiáng)企業(yè)文化建設(shè)，提高 企業(yè)文化的質(zhì)量和層次。尤其是企業(yè)價(jià)值觀念、精

16、神 風(fēng)貌、視覺(jué)形象、質(zhì)量文 化、服務(wù)文化、企業(yè)信譽(yù)等方面都是建設(shè)和提高的重點(diǎn)，這是一個(gè)長(zhǎng)期過(guò)程， 企業(yè)不能急于求成，必須持之以恒。二、重視企業(yè)文化的對(duì)外傳播。企業(yè)文化只有通過(guò)對(duì)外傳播，影響到消費(fèi)群體， 企業(yè)文化的營(yíng)銷(xiāo)功能才能體現(xiàn)出來(lái)。所以重視企業(yè)文化的對(duì)外傳播是體現(xiàn)其營(yíng) 銷(xiāo)功能的有效保障。企業(yè)文化對(duì)外傳播的途徑很多，但最主要集中于以下幾個(gè) 方面：（一）重視營(yíng)銷(xiāo)人員的傳播作用。營(yíng)銷(xiāo)人員是企業(yè)中最直接與消費(fèi)者和客 戶(hù)接觸的人員，營(yíng)銷(xiāo)人員是他們對(duì)企業(yè)信息的了解的一個(gè)非常重要的窗口和途 徑。營(yíng)銷(xiāo)人員擔(dān)負(fù)著傳播企業(yè)文化的重要途徑，通過(guò)積極傳播企業(yè)文化也是促 進(jìn)自己銷(xiāo)售工作的重要手段。所以營(yíng)銷(xiāo)人員能否把企

17、業(yè)精神在消費(fèi)者面前得到 完美的體現(xiàn)和最大限度的傳播，對(duì)企業(yè)精神對(duì)營(yíng)銷(xiāo)工作的促進(jìn)事關(guān)重要。所以 營(yíng)銷(xiāo)人員必須深刻認(rèn)識(shí)和理解企業(yè)文化的內(nèi)容和精髓，積極向消費(fèi)者和客戶(hù)宣 傳企業(yè)的價(jià)值觀念、質(zhì)量 文化，時(shí)時(shí) 處處體現(xiàn)出企業(yè)精神風(fēng)貌、服務(wù)質(zhì)量，言 必行，行必果。（二）加強(qiáng)對(duì)外宣傳力度。商業(yè)性廣告的宣傳，在提高消費(fèi)者對(duì)企業(yè)和產(chǎn) 品認(rèn)知度方面作用巨大，但商業(yè)廣告過(guò)分的功利性和消費(fèi)者接受的被動(dòng)性對(duì)企 業(yè)文化的宣傳卻有非常大的局限性。所以企業(yè)文化的傳播不能過(guò)分依賴(lài)于商業(yè) 廣告，而應(yīng)開(kāi)辟多種渠道，諸如積極開(kāi)展各種公關(guān)活動(dòng)、參與社會(huì)公益活動(dòng)、 向外界散發(fā)企業(yè)內(nèi)刊、加強(qiáng)文字報(bào)道等軟廣告宣傳，企業(yè)文化被溶于其中，這 些

18、活動(dòng)也是企業(yè)文化的體現(xiàn)，充滿(mǎn)濃濃的文化氣息和人情味，更易于被消費(fèi)者所接受，企業(yè)文化出就能便捷準(zhǔn)確地傳播到消費(fèi)者心中。（三）重視企業(yè)參觀人員。每一位到企業(yè)參觀的人員都會(huì)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生很直 觀、深刻的印象，企業(yè)文化隨之就進(jìn)行零距離的傳播與交流。企業(yè)如果給參觀 人員留下良好印象，美好的回憶，不但會(huì)刺激他們對(duì)產(chǎn)品的消費(fèi)，而且他們會(huì) 向周?chē)娜巳哼M(jìn)行介紹和傳播，會(huì)影響大批的潛在消費(fèi)者。所以企業(yè)參觀人員 非常重要。企業(yè) 接待人員的熱情程度、服務(wù)質(zhì)量、工作效率；企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)管理水 平；員工行為規(guī)范、精神風(fēng)貌都是影響參觀者對(duì)企業(yè)印象的重要因素，必須不 斷提高，做到盡善盡美。除了被動(dòng)地接受參觀人員外，企業(yè)可以通過(guò)各種方

19、式 邀請(qǐng)消費(fèi)者或社會(huì)群體到企業(yè)參觀，以此傳播企業(yè)文化，影響他們的消費(fèi)行為。 如深圳金威啤酒有限公司實(shí)施的工業(yè)旅游，不但通過(guò)參觀收入增加了企業(yè)經(jīng)濟(jì) 效益，而且每一位參觀者都為企業(yè)高度規(guī)范化、科學(xué)化、現(xiàn)代化、人文化的管 理所驚嘆，熱情周到的服務(wù)所感動(dòng)，為高質(zhì)量的啤酒產(chǎn)品所折服，最終會(huì)被其 優(yōu)秀的企業(yè)文化所感染，對(duì)“金威”品牌產(chǎn)生良好的印象，消費(fèi)忠誠(chéng)度得到大 大提高。其實(shí)金威實(shí)施工業(yè)旅游的舉措，目的并不在于賺取參觀利潤(rùn)，而是通 過(guò)傳播企業(yè)文化，促進(jìn)銷(xiāo)售的一種高明手段。三、力塑良好的品牌形象。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和交流，產(chǎn)品質(zhì)量上的差距會(huì) 越來(lái)越小，企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)將是文化的競(jìng)爭(zhēng)，品牌是企業(yè)文化傳播的最重

20、要載 體，企業(yè)文化最終體現(xiàn)到品牌的形象和內(nèi)涵上，品牌營(yíng)銷(xiāo)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，品牌 形象如何越來(lái)越成為影響消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為的重要因素。品牌形象如何關(guān)系到企 業(yè)文化營(yíng)銷(xiāo)功能實(shí)現(xiàn)的質(zhì)量，同時(shí)企業(yè)文化質(zhì)量如何也直接影響到品牌形象， 二者是相輔相成的，互為促進(jìn)的。塑造良好的品牌形象是極為重要的，也是最 迫切的。1.4企業(yè)文化價(jià)值量影響因素分析綜上所述，影響因素：（1）價(jià)值觀念（2）精神風(fēng)貌（3）視覺(jué)形象（4）質(zhì)量 文化（5）服務(wù)文化（6）信譽(yù)度。第二章支持向量機(jī)2.1支持向量分類(lèi)機(jī)支持向量機(jī)又稱(chēng)支持向量網(wǎng)絡(luò),它是一種建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn) 最小化的原理上發(fā)展的新一代學(xué)習(xí)算法，其原理是根據(jù)有限的樣本信息在訓(xùn)

21、練 樣本的精度（即模型復(fù)雜性）和學(xué)習(xí)能力（無(wú)錯(cuò)誤的識(shí)別樣本的能力）之間尋求折 衷?？偠灾?SVM是先通過(guò)事先選擇的非線性映射,將輸入空間變換到一個(gè)高 維特征空間中，也就是把非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)換成高維特征空間中的線性問(wèn)題進(jìn)行分 類(lèi),然后在這個(gè)新的空間中構(gòu)造最優(yōu)分類(lèi)超平面的過(guò)程。2.1.1線性可分和線性不可分本文對(duì)支持向量機(jī)的基本原理算法通過(guò)線性可分和線性不可分兩種情況 進(jìn)行闡述。線性可分dmargin=2/ w設(shè)訓(xùn)練樣本集為（Xi，Vi）,（X2，、2），（X/，V/），其中 X RD , y G -1,1） 訓(xùn)練樣 本集中樣本的個(gè)數(shù)為/,其中每個(gè)樣本向量的維度為D,樣本的類(lèi)別為y,用y = 和孑=

22、-1表示兩類(lèi)。訓(xùn)練樣本分布如圖2-4所示，其中圓形點(diǎn)和方形點(diǎn)分別代表兩 類(lèi)訓(xùn)練樣本。和假設(shè)該訓(xùn)練樣本集可以被圖中一個(gè)超平面線性劃分，此時(shí)分類(lèi)超平面可表示 為：w*x+b=0。如果訓(xùn)練樣本集中的所有樣本都能夠被超平面沒(méi)有錯(cuò)誤地進(jìn)行劃 分，并且與超平面距離最近的兩個(gè)向量之間的距離能夠達(dá)到最大，也就是說(shuō)在 圖1中超平面和H1、H2之間的距離達(dá)到了最大，那么我們距離最優(yōu)超平面最近 且平行于超平面H上的訓(xùn)練樣本即為支持向量，它們滿(mǎn)足：w-xf +& = 1 若y = l州.羽+方=一1，若）=一1（2.11）一組支持向量能夠唯一地確定一個(gè)超平面，分類(lèi)間隔2/|w|就是兩類(lèi)支持向 量間的距離。因此，求解分

23、類(lèi)間隔最優(yōu)分類(lèi)面的問(wèn)題就轉(zhuǎn)化如下的最小化的問(wèn) 題：Min(比方)=上|yi (w - x. +6)-1 0(2.12)通過(guò)構(gòu)造拉格朗日函數(shù)將上述問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問(wèn)題。構(gòu)造拉格朗日函數(shù)如下:iI（心的）會(huì)W空響（“W+幻+ %（2.13） z心心其中,a是拉格朗日算子且不小于0,所以只需要對(duì)w和b求函數(shù)的極小值。分別對(duì)公式求a、w和b的偏微分并令它們?yōu)?,可以得到：3 =?！扒邉?wù)=0n加產(chǎn)0(2.14)經(jīng)計(jì)算，最終可轉(zhuǎn)換為求最優(yōu)化問(wèn)題的對(duì)偶問(wèn)題：月7pl a _r.,虹、 tr n勺丸為a巧）8LMaxZ(a) = %Ml/林=。j=i% 0 f = 12J因此其最優(yōu)分類(lèi)決策函數(shù)為：(2.15)了

24、(x) = Sgn 四(習(xí)心2)(2.16)ii其中，b = - (z況*(1) + %乃*(一1)，為偏移量。x*(*),其中 k =1,-1, k_ /=i心_取不同值時(shí)表示不同類(lèi)的任意支持向量。(2)線性不可分當(dāng)樣本是線性不可分的情況，即某些樣本不能滿(mǎn)足公式的時(shí)候，可以通過(guò)引入松弛項(xiàng) 和懲罰系數(shù)來(lái)解決該問(wèn)題，此時(shí)公式則改為：1萬(wàn) 0(2.17)C稱(chēng)為懲罰參數(shù)，它為某個(gè)大于零的指定常數(shù)，控制對(duì)錯(cuò)分樣本懲罰的程度，用來(lái)調(diào)整置 信范圍和經(jīng)驗(yàn)誤差間的均衡。2.1.2支持向量機(jī)核函數(shù)如果訓(xùn)練樣本非線性可分或者不可分，那么就不能在二維平面對(duì)其分類(lèi)，必須要把 訓(xùn)練樣本從低維空間向高維空間映射，使訓(xùn)練樣

25、本能在高維空間線性可分。支持向量機(jī) 中低維空間向量集映射到高維空間，那么它的計(jì)算復(fù)雜度就會(huì)隨之變大，但是核函數(shù)的 引入很好地解決了這方面的問(wèn)題，只要能找到合適的核函數(shù)，就能夠得到高維空間中的 分類(lèi)函數(shù)。核函數(shù)的引入不僅提高了學(xué)習(xí)機(jī)器的非線性處理能力，而且還保持了學(xué)習(xí)機(jī) 器高維空間中的內(nèi)在線性，使得學(xué)習(xí)很容易得到控制。支持向量機(jī)中可以采用不同的核 函數(shù)構(gòu)造實(shí)現(xiàn)輸入空間不同類(lèi)型的非線性決策面的學(xué)習(xí)機(jī)器。常用的核函數(shù)有：多項(xiàng)式核：k(x, x) = (；：x,xf + d)p, p & N,d 0 ；高斯核：k(x,x) = exp(- L)；RBF 核：k3,x，)= exp()；x - x2 2

26、B 樣條核：k(x,x) = B 1 (|x-x|)；sin( N + 上)(x 一 x)Fourier 核：k(x,x) =2；sin (x 一 x) 22.2支持向量回歸機(jī)支持向量回歸機(jī)的前提是分類(lèi)機(jī)，上文已經(jīng)講述。下面直接進(jìn)入支持向量回歸機(jī)的 基本原理探討。SVM本身是針對(duì)經(jīng)典的二分類(lèi)問(wèn)題提出的，支持向量回歸機(jī)( Support Vector Regression，SVR)是支持向量在函數(shù)回歸領(lǐng)域的應(yīng)用。SVR與SVM分類(lèi)有以下不同： SVM回歸的樣本點(diǎn)只有一類(lèi)，所尋求的最優(yōu)超平面不是使兩類(lèi)樣本點(diǎn)分得“最開(kāi)”，而 是使所有樣本點(diǎn)離超平面的“總偏差”最小。這時(shí)樣本點(diǎn)都在兩條邊界線之間，求最

27、優(yōu)回 歸超平面同樣等價(jià)于求最大間隔。2.2.1 SVR基本模型對(duì)于線性情況，支持向量機(jī)函數(shù)擬合首先考慮用線性回歸函數(shù)f (x)= . x + b擬合(x , y ),i = 1,2,.,n，x e Rn為輸入量，y. e R為輸出量，即需要確定w和b。i iiiy= 穴x)+b + E懲罰函數(shù)是學(xué)習(xí)模型在學(xué)習(xí)過(guò)程中對(duì)誤差的一種度量，一般在模型學(xué)習(xí)前己經(jīng)選定，不 同的學(xué)習(xí)問(wèn)題對(duì)應(yīng)的損失函數(shù)一般也不同，同一學(xué)習(xí)問(wèn)題選取不同的損失函數(shù)得到的模 型也不一樣。常用的懲罰函數(shù)形式及密度函數(shù)如表表2-1常用的損失函數(shù)和相應(yīng)的密度函數(shù)損失函數(shù)名稱(chēng)損失函數(shù)表達(dá)式c(& i)噪聲密度p(& )I8 -不敏感g(shù).i

28、 81,.2(1+8)eXP(-M)拉普拉斯g.i,.2exP(-|g J)z高斯1-g22 ii exp( i)屁2魯棒損失(1 。2b 弓f |gJ m;1|gj - ：, otherwise;1叫(-w#if gjbexp(b - g |), otherwise1 2 n多項(xiàng)式?! & Pexp(-|g p) 2(1/ )1 i1分段多項(xiàng)式1rgp, lf-bg -b _-, otherwise，exp( i), if g b b p-1iexp(b - - |g. |), otherwise標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)米用8 -不靈敏度函數(shù)，即假設(shè)所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)在精度8下用線性函數(shù)擬合如圖所示，疽(X

29、)&+ 0表 示對(duì)超出誤差e的樣本的懲罰程度。求解上式可以看出，這是一個(gè)凸二次優(yōu)化問(wèn)題，所 以引入Lagrange函數(shù)：L =- + C 2L (& +&*)-E 以 g+_y + f (x )2i ii iiii=1-2L以*g* +8 - y +i=1i ii ii=1f (氣.)-(*. + g*Y*)i=1(2.23)Y., y* 0 ,為 Lagrange 乘數(shù)，i = 1,2,., n求函數(shù)L對(duì)，& *的最小化，對(duì)a，a *, 函數(shù)：Y , y*的最大化，代入Lagrange函數(shù)得到對(duì)偶形式，b，6 ，最大化（2.24）W(a,a*) =1 (a -a*)(a -a*)(x x )

30、 i=1, j =1777+(a -a*)y -(a +a*)8i=1i=1其約束條件為:n (a -a*) = 0（2.25）j i i 1=10 a , a * Ci i求解其實(shí)也是一個(gè)求解二次規(guī)劃問(wèn)題，由Kuhn-Tucker定理，在鞍點(diǎn)處有:算法如下：a,8+ x + f (xt) = 0 匕Yj = 0a,*8+頃-y, + f (x ) = 0 6* .y * = 0（2.26）得出aa *=0，表明a、a*不能同時(shí)為零，還可以得出:（2.27）（C-a ）6 = 0（C-a）6= 0從上式可得出，當(dāng)a . = C，或a* = C時(shí)， 為邊界支持向量(Boundary Suppor

31、t Vector|f3 )-y|可能大于 ,與其對(duì)應(yīng)的尤稱(chēng)BSV)，對(duì)應(yīng)圖中虛線帶以外的點(diǎn)；當(dāng)a * e (0, C)時(shí)，|f (x ) y | = ，即& = 0， & * = 0，與其對(duì)應(yīng)的x稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)支持向量 ii iiii(Normal Support Vector，NSV)，落在管道上的數(shù)據(jù)點(diǎn)；當(dāng)a =0， a *=0時(shí)，與其 對(duì)應(yīng)的x.為非支持向量，對(duì)應(yīng)圖中管道內(nèi)的點(diǎn)，它們對(duì)巧沒(méi)有貢獻(xiàn)。因此越大，支 持向量數(shù)越少。對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)支持向量，如果0a C(a*= 0)，此時(shí)&. = 0，可以求出參數(shù) b :b = y 一(a a *)x -x ii i i i=y (a a *) x x .j

32、 j j ix eSV j同樣，對(duì)于滿(mǎn)足0a*C(a = 0)的標(biāo)準(zhǔn)支持向量，有b = y 2 (a a *)x x ij j j ixjeSV一般對(duì)所有標(biāo)準(zhǔn)支持向量分別計(jì)算b的值，然后求平均值，b 2 y Z (aa*)K(x ,x) (2.28)(2.29)Ni j j j iNS 0a(. 。寸 xj eSV+ 2 y 2 (a a*)K(x ,x)ij j j i0a* 0 :高斯核:k(x,x) = exp(-頃)；x - xRBF 核：k (x, x1) = exp(-)；2 2B 樣條核：k(x,x) = B x-x|)；Fourier 核：k (x, x)=sin( N + 上

33、)(x - x)2. 1, Asin (x - x)2因此變成W(a,a*) = -2 (a -a*)(a -a*) K(x x)i=1, j=1+(a -a*)y -(a +a*)8i=1i=1可求的非線性擬合函數(shù)的表示式為:f （x） =3 （x） + b=乎（a -a*）K（x,x） + b i=12.2.2支持向量回歸機(jī)算法總結(jié)（1）給定訓(xùn)練集T,x是訓(xùn)練樣本，y為輸出。（2）選取適當(dāng)?shù)暮撕瘮?shù)以及適當(dāng)?shù)木群蛻土P系數(shù)。（3）構(gòu)造并求解凸二次規(guī)劃問(wèn)題即求拉格朗日乘子的最小值（在約束條件下）。（4）計(jì)算權(quán)向量w和閾值b。（5）構(gòu)造決策函數(shù)即支持向量回歸機(jī)。第三章基于支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)模型實(shí)驗(yàn)

34、一、實(shí)驗(yàn)步驟：3.1特征向量的提取在構(gòu)造支持向量回歸機(jī)的分類(lèi)超平面之前，首先要對(duì)已知樣本進(jìn)行挑選和訓(xùn)練，因 為并不是所有的已知樣本都要映射到高維平面上，支撐最優(yōu)分類(lèi)面的只是少量的樣本 支持向量。無(wú)用的已知樣本會(huì)增加解題的難度，應(yīng)首先對(duì)其優(yōu)化選擇，盡量選擇超 平面附近的一些樣本，并建立最優(yōu)超平面。預(yù)測(cè)企業(yè)文化價(jià)值的已知樣本是各個(gè)影響因素的權(quán)重。例如，海爾集團(tuán)的企業(yè)文化 價(jià)值的價(jià)值量是96，其中，價(jià)值觀念是86,精神風(fēng)貌是90，視覺(jué)形象是94，質(zhì)量文化是 94，服務(wù)文化是85，信譽(yù)度是90.這樣一組數(shù)據(jù)就可以組成一個(gè)樣本向量 （86,90,94,94,85,90），輸出是價(jià)值量 96。3.2核函數(shù)和相關(guān)參數(shù)的選取核函數(shù)和懲罰系數(shù)的選取對(duì)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果有一個(gè)很大的影響（論文提到）。借助前人 的研究成果，本文選擇最安全準(zhǔn)確的高斯徑向基核函數(shù)，懲罰系數(shù)是1000，并且選擇不 敏感損失