支持向量机的基本理论和研究进展

作为一种新的机器学习方法,依据结构风险最小原理,支持向量机表现出独特的泛化和推广能力,已逐渐成为国内外机器学习研究的热点之一。简要回顾了传统支持向量机的发展历史与基本理论,介绍了支持向量机的改进算法,系统总结了支持向量机在分类与回归问题中的具体应用实例及其优势。经过近30年的发展,出现了诸多改进的支持向量机算法,支持向量机的理论逐渐完善,其应用也得以深入各个研究领域,在解决小样本数据的分类与回归问题具有良好的应用优势,在智能故障诊断、图像处理、石油探勘与开发、说话人识别、水质检测与评价、金融预测、气象预测等方面获得了良好的应用效果。

基于PCA-SVM的砂砾岩岩性识别

利用测井资料识别岩性实质是建立非线性数据模型的过程。表征复杂岩性的测井曲线相似度较高,对岩性识别存在一定的干扰,为此提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的砂砾岩岩性识别预测模型:通过主成分分析对预处理后的测井数据进行主成分提取,利用提取的主成分建立支持向量机岩性识别预测模型。将测试样本数据输入模型中进行自动分类,最终该方法的岩性识别正确率达到87.07%。应用结果表明,将主成分分析与支持向量机相结合,在降低数据维度的同时,提高了岩性识别准确率,是一种实用且有效的识别复杂岩性的方法,具有一定的推广和应用价值。