【摘 要】
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支持向量机（Support Vector Machine,SVM）是20世纪90年代发展起来的一个分类算法,广泛应用于模式识别、回归预测等方面。传统的支持向量机是非代价敏感的,在实际应用中,容易造成负类样本无法被充分识别出来的情况。为此,近几年一些研究者构造了代价敏感支持向量机（Cost-sensitive Support Vector Machine,CSSVM）来克服这些问题。但在对大规模数据
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支持向量机（Support Vector Machine,SVM）是20世纪90年代发展起来的一个分类算法,广泛应用于模式识别、回归预测等方面。传统的支持向量机是非代价敏感的,在实际应用中,容易造成负类样本无法被充分识别出来的情况。为此,近几年一些研究者构造了代价敏感支持向量机（Cost-sensitive Support Vector Machine,CSSVM）来克服这些问题。但在对大规模数据集进行分类时,代价敏感支持向量机的参数优化和模型求解会耗时过长,本文将对此做出改进。首先,为了提高代价敏感支持向量机参数优化的工作效率,本文提出了支持向量预选算法和核参数范围预选算法,并将这两个算法结合起来,构造了CSSVMICC-DPRP算法。在大规模数据集的实验中,相较于网格算法,该算法可以节省95%以上的时间,说明该算法是有效的。其次,针对模型的求解问题,将代价敏感支持向量机转化为均衡问题,设计了一些算法求解该均衡问题,并证明了算法收敛性。然后,将CSSVM-ICC-DPRP算法和基于均衡问题的求解方法结合起来,数据集实验表明这个组合算法是有效的。最后,将违规识别中常用的指标法和本文算法结合起来,构造了切实可行的识别方法,实现了实时识别现货市场中的滥用市场力违规行为。仿真实验证明该识别方法是有效的。
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