基于可扩展的支持向量机分类算法及在信用评级中的应用
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-28页 |
| ·研究背景-动机和意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究进展 | 第14-24页 |
| ·典型的SVM算法 | 第14-18页 |
| ·分布式SVM | 第18-22页 |
| ·企业信用评级 | 第22-24页 |
| ·关键技术与主要工作 | 第24-25页 |
| ·论文结构 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第2章 统计学习相关概念与理论 | 第28-50页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·统计学习相关概念与理论 | 第28-36页 |
| ·机器学习的问题描述 | 第29-32页 |
| ·统计学习理论 | 第32-36页 |
| ·SVM分类算法 | 第36-43页 |
| ·线性SVM分类算法 | 第37-40页 |
| ·非线性SVM分类算法 | 第40-43页 |
| ·后验概率SVM | 第43-49页 |
| ·不确定性分类问题描述 | 第44-45页 |
| ·不确定性分类最优超平面 | 第45-47页 |
| ·C-软间隔PPSVM算法 | 第47-48页 |
| ·确定样本点后验概率的经验方法 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第3章 基于后验概率的SVM决策树算法 | 第50-63页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·多类SVM算法 | 第50-53页 |
| ·一对多方法 | 第50-51页 |
| ·一对一方法 | 第51-52页 |
| ·DAG方法 | 第52-53页 |
| ·决策树与SVM决策树 | 第53-57页 |
| ·SVM决策树 | 第53-55页 |
| ·c-BTS | 第55-57页 |
| ·基于后验概率的二叉树SVM(P~2BTS) | 第57-60页 |
| ·基本思路及相关定义 | 第57-58页 |
| ·算法流程 | 第58-59页 |
| ·后验概率的计算方法 | 第59-60页 |
| ·实验与分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 基于可分性测度的PPSVM决策树 | 第63-75页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·研究动机及相关概念 | 第63-66页 |
| ·树型分类器的性能分析 | 第63-64页 |
| ·Fisher比可分性测度 | 第64-66页 |
| ·多对多方法 | 第66-67页 |
| ·基本思路 | 第66-67页 |
| ·算法流程 | 第67页 |
| ·一对多方法 | 第67-70页 |
| ·基本思路 | 第67-69页 |
| ·算法流程 | 第69-70页 |
| ·性能分析 | 第70页 |
| ·PPSVM分类器个数 | 第70页 |
| ·收敛性分析 | 第70页 |
| ·实验与分析 | 第70-74页 |
| ·数据库描述 | 第71页 |
| ·实验结果 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 可扩展的分布式SVM算法 | 第75-94页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·对等传感器网络及其图模型 | 第75-78页 |
| ·平均一致性算法 | 第78-84页 |
| ·传统方法 | 第78-80页 |
| ·新协同算法及其性能分析 | 第80-82页 |
| ·仿真分析 | 第82-84页 |
| ·基于平均一致性的SVM分布式学习(DS2VM) | 第84-89页 |
| ·基于梯度上升的序贯SVM训练 | 第84-86页 |
| ·SVM的分布式并行训练 | 第86-87页 |
| ·SVM分类器的分布式评估 | 第87-88页 |
| ·可扩展分布式SVM的算法流程 | 第88-89页 |
| ·实验与分析 | 第89-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 第6章 改进SVM分类算法在信用评级中的应用 | 第94-112页 |
| ·引言 | 第94页 |
| ·信用评级概述 | 第94-97页 |
| ·信用评级的含义 | 第95-96页 |
| ·信用评级的必要性 | 第96页 |
| ·目前我国信用评级的现状 | 第96-97页 |
| ·基于改进SVM的信用评级决策支持系统 | 第97-99页 |
| ·信用评级体系 | 第97-98页 |
| ·评级决策支持系统建立 | 第98-99页 |
| ·PPSVM决策树在信用评级中的应用 | 第99-109页 |
| ·数据来源 | 第100页 |
| ·指标选择 | 第100-102页 |
| ·基于核主成分分析的特征提取 | 第102-104页 |
| ·结果与分析 | 第104-109页 |
| ·基于DS~2VM的可扩展分布式信用评级研究 | 第109-111页 |
| ·系统搭建 | 第109-110页 |
| ·结果与分析 | 第110-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 第7章 总结与展望 | 第112-114页 |
| ·论文工作总结 | 第112-113页 |
| ·进一步的工作 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 攻读学位期间发表的论文和参与的科研项目 | 第122-123页 |
