关于支撑向量回归机的模型选择问题

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60575045
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    徐宗本
  • 依托单位：
    西安交通大学
  • 学科分类：
    F0603.机器学习
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

模型选择是任何机器学习所必须面对的基本而重要问题，它涉及对一个学习机器结构的确定，从本质上反映学习机器逼近与泛化性能的平衡策略。对于支撑向量分类机（SVC），模型选择已得到广泛研究，但对于支撑向量回归机（SVR），国内外研究甚少。本项目旨在系统研究SVR学习机器的模型选择理论与方法。将提出基于统计学习理论框架（即保持与SVR学习同一框架）下的SVR模型选择原理与方法；发展基于变分/正则化框架下的SVR模型选择原理与方法；提出基于视觉模拟尺度框架下的SVR核参数选择原理与方法。所获结果将不仅奠定SVR模型选择的理论基础，而且能提供一批高效、实用的SVR模型选择方法。特别地，所获结果可用于解决三层前向神经网络的拓扑选择问题。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（2）
专利数量（0）
一种新的有监督流形学习方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机研究与发展. 44(12): 2072-2077, 2007.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
基于免疫多样性的分布式入侵检测算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    西安交通大学学报，40（10）1052-1055，2006
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
Quantitative characterizations of exponential convergence property of nonlinear discrete dynamical system.
非线性离散动力系统指数收敛性的定量表征。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
On the classfication of binary optimal self-orthogonal codes
关于二进制最优自正交码的分类
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
针对环状流形数据非线性降维
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    软件学报. 19(11)(2008),2908-2920
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

粗糙模糊集的构造与公理化方法
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴伟志*;张文修;徐宗本
  • 通讯作者：
    徐宗本
新型冠状病毒肺炎疫情下武汉及周边地区何时复工?数据驱动的网络模型分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    中国科学:数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王霞;唐三一;陈勇;冯晓梅;肖燕妮;徐宗本
  • 通讯作者：
    徐宗本
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    徐宗本
基于SCAD罚函数的有噪压缩感知
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    数学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张海;梁勇;徐宗本;常象宇
  • 通讯作者：
    常象宇
基于β-混合输入的经验风险最小化回归的学习速率(英文)
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    应用概率统计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    邹斌;徐宗本;张海
  • 通讯作者：
    张海

其他文献

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徐宗本的其他基金

数学发展战略研究: 2021-2035
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致密油气藏地震资料反演的混合建模与基础算法
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压缩感知的L(1/2)正则化理论及其稀疏微波成像
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  • 资助金额：
    37.0 万元
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    面上项目
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  • 批准号：
    11026022
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    5.0 万元
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    数学天元基金项目
西部及其周边地区非数学专业基础课教师研修班
  • 批准号：
    11026030
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    30.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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相似海外基金

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  • 项目类别：
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作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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