青岛理工大学学报
青島理工大學學報
청도리공대학학보
JOURNAL OF QINGDAO TECHNOLOGICAL UNIVERSITY
2013年
3期
22-26
,共5页
支持向量机%蒙特卡洛模拟%径向基核函数%风险分类
支持嚮量機%矇特卡洛模擬%徑嚮基覈函數%風險分類
지지향량궤%몽특잡락모의%경향기핵함수%풍험분류
在调查表的基础上,根据调查数据使用蒙特卡洛模拟生成类似调查样本分布的随机数,使用支持向量机(SVM)对部分随机数进行模拟训练,建立分类模型,再通过其余的随机数进行测试,以此来验证SVM对调查数据分类的可行性.模拟数据分类结果表明,支持向量机对模拟数据的分类具有极高的准确性.将调查所得的风险数据利用SVM进行风险因素影响程度的分类,选取径向基函数作为核函数对调查数据训练学习,并用测试集进行了测试,测试结果的准确率为98.666 6％.
在調查錶的基礎上,根據調查數據使用矇特卡洛模擬生成類似調查樣本分佈的隨機數,使用支持嚮量機(SVM)對部分隨機數進行模擬訓練,建立分類模型,再通過其餘的隨機數進行測試,以此來驗證SVM對調查數據分類的可行性.模擬數據分類結果錶明,支持嚮量機對模擬數據的分類具有極高的準確性.將調查所得的風險數據利用SVM進行風險因素影響程度的分類,選取徑嚮基函數作為覈函數對調查數據訓練學習,併用測試集進行瞭測試,測試結果的準確率為98.666 6％.
재조사표적기출상,근거조사수거사용몽특잡락모의생성유사조사양본분포적수궤수,사용지지향량궤(SVM)대부분수궤수진행모의훈련,건립분류모형,재통과기여적수궤수진행측시,이차래험증SVM대조사수거분류적가행성.모의수거분류결과표명,지지향량궤대모의수거적분류구유겁고적준학성.장조사소득적풍험수거이용SVM진행풍험인소영향정도적분류,선취경향기함수작위핵함수대조사수거훈련학습,병용측시집진행료측시,측시결과적준학솔위98.666 6％.
