导读:本文包含了超平面距离论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:实例迁移,信息效用,非平衡分类,超平面
超平面距离论文文献综述
田锋,王媛媛,吴凡,郑庆华[1]（2018）在《超平面距离的非平衡交互文本情感实例迁移方法》一文中研究指出针对非平衡交互文本少数类实例匮乏易导致训练的情感分类模型泛化性能差的问题,提出基于超平面距离的非平衡交互文本情感实例迁移方法。该方法将在少数类和多数类支持向量之间的源数据集实例作为待迁实例,并基于目标数据集上的分类超平面构造一个偏移超平面。依据最优信息效用原则基于待迁实例到偏移超平面的距离最短来筛选迁入的实例,同时通过调节迁入比例控制迁入实例规模生成合成数据集。实验结果表明:随着迁入实例增多,合成数据集对原始分布的偏离增大,所训练的序列最小优化算法(SMO)模型的泛化分类性能呈现先提升后降低的现象,类似于信息效用的Wundt曲线;与SMOTE、Subsampling、Oversampling 3种数据层处理方法相比,所提方法训练的SMO、LibSVM、随机森林、代价敏感、CNN 5个分类模型在少数类识别F值上平均获得11%的增幅,且迁入比例最佳范围为20%～30%,在有效缓解非平衡特性的同时提高了少数类识别的泛化分类性能。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2018年10期）
张波,张雪英,陈桂军,孙颖[2]（2018）在《基于类内超平面距离度量模糊支持向量机的语音情感识别》一文中研究指出在智能人-机交互系统中,语音情感识别是目前的研究热点之一,支持向量机方法被广泛用于语音情感识别。然而,支持向量机方法存在噪声和野值敏感问题,往往难以进行精确识别。为了解决该问题,通过对隶属度函数进行深入研究,设计一种新的基于样本到类内超平面距离的隶属度函数,并基于该隶属度函数优化了模糊支持向量机分类超平面,从而提高了支持向量机的抗噪性和泛化能力。在多种情感语音库上进行实验仿真测试,结果表明,所提出的方法能够有效利用样本间的紧密度、边界样本点和过样本类中心的超平面来构造最优超平面,从而提高语音情感识别的准确率。(本文来源于《现代电子技术》期刊2018年16期）
刘维会,贺国平[3]（2010）在《一种调整分类超平面偏移的方法—平均距离比MDR法》一文中研究指出分析了传统的支持向量分类机对不平衡数据集的影响,并提出了一种调整分离超平面偏移的方法—平均距离比MDR法.首先分别计算正、负类的支持向量到分离超平面距离的平均值,让这个平均值之比等于两类样本数的反比,从而得到偏移b*的值.实验表明,对于不平衡数据集问题,该方法比标准SVM具有更好的效果.(本文来源于《佳木斯大学学报(自然科学版)》期刊2010年01期）
高遵海,陈芙蓉[4]（2006）在《欧氏空间中点到超平面的距离研究》一文中研究指出总结了n维欧氏空间中点(或向量)到超平面(子空间)的距离的几种求法,证明了两个新的点(或向量)到超平面的距离公式,推出了向量到子空间距离的一个公式,利用矩阵广义逆给出了点(或向量)在超平面上的射影公式。(本文来源于《安庆师范学院学报(自然科学版)》期刊2006年02期）
陶玉敏,石艳霞,刘证[5]（1999）在《R~n空间中点到超平面的距离》一文中研究指出用Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子法给出有限维欧氏空间中点到超平面的距离的一个计算公式(本文来源于《鞍山钢铁学院学报》期刊1999年03期）
杨世国,王佳[6]（1998）在《关于E~n中p维与q维超平面间的距离》一文中研究指出设Ｅｎ中ｐ维与ｑ维超平面分别为πｐ：α１∧α２∧…∧αｐ∧（ｘ－ｘ０）＝０，πｑ：β１∧β２∧…∧βｑ∧（ｙ－ｙ０）＝０，｛γ１，γ２，…，γｔ｝是向量组｛α１，α２，…，αｐ，β１，β２，…，βｑ｝的一个极大线性无关组，则πｐ与πｑ间的距离平方为：ｄ２（πｐ，πｑ）＝｜δ０｜２－γ１δ０，…，γｔδ０［］γｉγｊ［］－１γ１δ０，…，γｔδ０［］Ｔ其中δ０＝ｘ０－ｙ０．(本文来源于《西南师范大学学报(自然科学版)》期刊1998年01期）
李景廉[7]（1993）在《L_p、L_∞空间中原点到“超平面”的距离公式》一文中研究指出用求条件极值的拉格朗日乘数法及极限的理论,把叁维欧几里得空间中原点到平面的距离公式推广到n维(n>3)的l_p(p≥1),l_∞等赋范线性间中。(本文来源于《佛山大学学报》期刊1993年02期）
超平面距离论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在智能人-机交互系统中,语音情感识别是目前的研究热点之一,支持向量机方法被广泛用于语音情感识别。然而,支持向量机方法存在噪声和野值敏感问题,往往难以进行精确识别。为了解决该问题,通过对隶属度函数进行深入研究,设计一种新的基于样本到类内超平面距离的隶属度函数,并基于该隶属度函数优化了模糊支持向量机分类超平面,从而提高了支持向量机的抗噪性和泛化能力。在多种情感语音库上进行实验仿真测试,结果表明,所提出的方法能够有效利用样本间的紧密度、边界样本点和过样本类中心的超平面来构造最优超平面,从而提高语音情感识别的准确率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
超平面距离论文参考文献
[1].田锋,王媛媛,吴凡,郑庆华.超平面距离的非平衡交互文本情感实例迁移方法[J].西安交通大学学报.2018
[2].张波,张雪英,陈桂军,孙颖.基于类内超平面距离度量模糊支持向量机的语音情感识别[J].现代电子技术.2018
[3].刘维会,贺国平.一种调整分类超平面偏移的方法—平均距离比MDR法[J].佳木斯大学学报(自然科学版).2010
[4].高遵海,陈芙蓉.欧氏空间中点到超平面的距离研究[J].安庆师范学院学报(自然科学版).2006
[5].陶玉敏,石艳霞,刘证.R~n空间中点到超平面的距离[J].鞍山钢铁学院学报.1999
[6].杨世国,王佳.关于E~n中p维与q维超平面间的距离[J].西南师范大学学报(自然科学版).1998
[7].李景廉.L_p、L_∞空间中原点到“超平面”的距离公式[J].佛山大学学报.1993