DEM構(gòu)建的加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)抗差算法的開題報(bào)告

DEM構(gòu)建的加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)抗差算法的開題報(bào)告一、研究背景及意義支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）是一種十分有效的分類算法，由于其具有精度高、泛化能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。但是，傳統(tǒng)SVM算法受噪聲數(shù)據(jù)的影響較大，容易出現(xiàn)過擬合等問題，因此提高SVM算法的抗噪聲能力成為了研究的熱點(diǎn)之一。加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)（WeightedLeastSquaresSupportVectorMachine，WLSSVM）是一種改進(jìn)的SVM算法，它通過使用加權(quán)的最小二乘方法來降低噪聲的影響，從而提高了SVM算法的魯棒性和泛化能力。然而，WLSSVM算法在實(shí)際應(yīng)用中仍然存在一定的不足，例如對(duì)于非線性問題的處理能力還有待提高等問題。為了解決WLSSVM算法的這些問題，DEM算法被引入到WLSSVM算法中。DEM算法是一種模擬自然生態(tài)環(huán)境的計(jì)算方法，通過模擬物種進(jìn)化過程來尋找全局最優(yōu)解。DEM算法具有全局尋優(yōu)能力強(qiáng)、不易陷入局部最優(yōu)等優(yōu)勢(shì)，已被廣泛應(yīng)用于求解高維非線性優(yōu)化問題。因此，將DEM算法應(yīng)用于WLSSVM算法中，能夠有效提高WLSSVM算法的魯棒性和應(yīng)用范圍。二、研究?jī)?nèi)容本論文的研究?jī)?nèi)容為DEM構(gòu)建的加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)抗差算法。具體地，研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：（1）對(duì)于傳統(tǒng)的WLSSVM算法進(jìn)行研究，分析其存在的不足和改進(jìn)的方向。（2）研究DEM算法的理論基礎(chǔ)和原理，以及DEM算法在高維優(yōu)化問題中的應(yīng)用。（3）將DEM算法引入到WLSSVM算法中，提出DEM構(gòu)建的加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)抗差算法，并分析其原理和特點(diǎn)。（4）通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證DEM構(gòu)建的加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)抗差算法的性能，并與傳統(tǒng)的SVM算法、WLSSVM算法進(jìn)行對(duì)比。三、研究方法本論文采用以下幾種研究方法：（1）理論研究：對(duì)傳統(tǒng)的SVM算法、WLSSVM算法進(jìn)行理論分析，分析其存在的問題和改進(jìn)的可能性；同時(shí)研究DEM算法的理論基礎(chǔ)和應(yīng)用。（2）算法設(shè)計(jì)：將DEM算法引入到WLSSVM算法中，提出DEM構(gòu)建的加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)抗差算法，并分析其原理和特點(diǎn)。（3）實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：通過對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估DEM構(gòu)建的加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)抗差算法的性能，并與傳統(tǒng)的SVM算法、WLSSVM算法進(jìn)行對(duì)比。四、研究預(yù)期結(jié)果本論文的預(yù)期結(jié)果包括以下幾個(gè)方面：（1）深入研究SVM算法、WLSSVM算法及DEM算法的原理，明確它們的優(yōu)缺點(diǎn)。（2）提出DEM構(gòu)建的加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)抗差算法，并得到其數(shù)學(xué)模型。（3）通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，證明DEM構(gòu)建的加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)抗差算法的性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的SVM算法和WLSSVM算法，并證明其在具有噪聲的數(shù)據(jù)中的適用性。五、論文創(chuàng)新點(diǎn)本論文的創(chuàng)新點(diǎn)主要有以下幾個(gè)方面：（1）將DEM算法應(yīng)用于WLSSVM算法中，提出DEM構(gòu)建的加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)抗差算法，有效提高了WLSSVM算法的魯棒性和應(yīng)用范圍。（2）通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，證明DEM構(gòu)建的加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)抗差算法的性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的SVM算法和WLSSVM算法，并證明其在具有噪聲的數(shù)據(jù)中的適用性。（3）本論文的研究方法綜合了理論研究和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證兩種方法，結(jié)果對(duì)于支持向量機(jī)算法的研究具有一定的推廣和應(yīng)用價(jià)值。六、論文結(jié)構(gòu)本論文共由以下幾個(gè)部分組成：第一章：緒論。介紹研究背景、研究意義、研究?jī)?nèi)容、研究方法、預(yù)期結(jié)果和創(chuàng)新點(diǎn)等。第二章：SVM算法和WLSSVM算法。介紹SVM算法的原理以及存在的問題，并分析WLSSVM算法及其改進(jìn)的優(yōu)勢(shì)。第三章：DEM算法。對(duì)DEM算法進(jìn)行介紹和分析，包括其理論基礎(chǔ)、原理和應(yīng)用。第四章：DEM構(gòu)建的加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)抗差算法。詳細(xì)介紹DEM構(gòu)建的加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)抗差算法，并得到其數(shù)學(xué)模型。第五章：實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，比較DEM構(gòu)建的加權(quán)最