自然辯證法結課論文

1、自然辯證法結課論文論文題目：企業(yè)文化價值之我見基于支持向量機的企業(yè)文化價值量預測研究學院：能源與動力工程專業(yè)：船舶與海洋工程姓名：學號：摘要：眾所周知，在當代社會，企業(yè)文化價值觀對于企業(yè)的生存發(fā)展起著非常重要的作用，目前對 于企業(yè)文化價值的描述僅僅局限在理論上，為了在數(shù)據(jù)分析上對其有一個精確的評價，本文利用支 持向量機模式識別和回歸估計基本原理，設計了企業(yè)文化價值量的支持向量機預測模型，實現(xiàn)了對 企業(yè)文化價值量的準確預測，利用已知樣本并對其訓練建立支持向量回歸機。結果表明，基于支持 向量回歸機的預測模型可以對企業(yè)文化價值量進行有效的預測，訓練誤差保持在10%以內(nèi)。關鍵詞：企業(yè)文化價值;支持向量

2、機;價值量預測;模式識別；回歸估計Corporate culture value prediction research based on support vectormachine (SVM)Abstract .As is known to us all,in contemporary society,corporate culture values has played a very important role for enterprise survival and development. For the description of the corporate culture val

3、ue limites in theory at present,On data analysis in order to have an accurate evaluation on it，This paper, by using basic principle of support vector machine (SVM) pattern recognition and regression estimation， has designed of the support vector machine forecasting model of corporate culture value,i

4、mplementing the corporate culture value accurately forecast,Using known samples and sets up the training of support vector regression machine.The results show that the prediction model based on support vector regression machine can effectively at an effective prediction value of enterprise culture,k

5、eeping training error within 10%.Key words. corporate culture value;support vector machine (SVM);value prediction;Pattern recognition； regression estimate0 引言數(shù)據(jù)挖掘源于數(shù)據(jù)庫技術引發(fā)的海量數(shù)據(jù)和人們利用這些數(shù)據(jù)的愿望.數(shù)據(jù)的迅速增加 與數(shù)據(jù)分析方法的滯后之間的矛盾越來越突出，人們也希望能夠在對已有的大量數(shù)據(jù)分 析的基礎上進行科學研究、商業(yè)決策或者企業(yè)管理，但是有些數(shù)據(jù)分析工具很難對數(shù)據(jù) 進行深層次的處理，使得人們只能望”數(shù)”興嘆.用數(shù)據(jù)

6、管理系統(tǒng)存儲數(shù)據(jù)，用機器學習 的方法分析數(shù)據(jù)、挖掘海量數(shù)據(jù)背后的知識，便促成了數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）的產(chǎn)生.概括 地講,數(shù)據(jù)挖掘的任務是從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取人們感興趣、事先未知的、有 用的或潛在有用的信息.數(shù)據(jù)挖掘涉及的學科領域和方法很多，經(jīng)典的是統(tǒng)計估計方法，比如回歸分析（多元回 歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數(shù)判別等）、聚類分析（系統(tǒng) 聚類、動態(tài)聚類等）、探索性分析（主元分析法、相關分析法等）等.它們共同的重要理論 基礎之一是統(tǒng)計學,在這些方法中，參數(shù)的相關形式是已知的，訓練樣本用來估計參數(shù)的 值.這些方法需要事先知道樣本的分布，而且傳統(tǒng)統(tǒng)計學研究

7、的是樣本數(shù)目趨于無窮大 時的漸近理論，現(xiàn)有學習方法也多是基于此假設.但在實際問題中，樣本數(shù)卻是有限的， 因此一些理論上很優(yōu)秀的學習方法實際中表現(xiàn)卻可能不盡人意.機器學習也是數(shù)據(jù)挖掘 的主要方法之一，它研究從觀測數(shù)據(jù)（樣本）出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或 無法觀測的數(shù)據(jù)進行預測.比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）,它利用已知樣本建立非線性模型,克 服了傳統(tǒng)參數(shù)估計方法的困難.但這種方法缺乏一種統(tǒng)一的數(shù)學理論.支持向量機 （SPuPortVectorMhacnies,SvMs）是數(shù)據(jù)挖掘中的新方法.它是建立在統(tǒng)計學習理論 （StatsitcialLearningTheory,STL）基礎之上的通用

8、學習方法.統(tǒng)計學習理論是一種專門研究 小樣本情況下機器學習規(guī)律的理論，最初于20世紀90年代由VaPnikti提出.該理論針對 小樣本統(tǒng)計問題建立了一套新的理論體系，在這種體系下的統(tǒng)計推理規(guī)則不僅考慮了對 漸近性能的要求,而且追求在現(xiàn)有有限信息的條件下得到最優(yōu)結果.支持向量機已表現(xiàn)出 很多優(yōu)于已有方法的性能.它能非常成功地處理回歸問題（時間序列分析）和模式識別（分 類問題、判別分析）等諸多問題,并可推廣于預測和綜合評價等領域.支持向量機借助于最 優(yōu)化方法解決機器學習問題，它開始成為克服”維數(shù)災難”和”過學習”等傳統(tǒng)困難的 有力手段.雖然目前它在理論研究和實際應用兩方面還處于飛速發(fā)展的階段，但是

9、它的 理論基礎和實現(xiàn)途徑的基本框架已經(jīng)形成.支持向量機適合處理小樣本，高維度，非線性的復雜問題，基于支持向量機的基本 理論和算法可以對企業(yè)文化價值量進行預測。本文結構安排：第一章，企業(yè)文化價值觀2,3,4概論第二章，支持向量5,6,7分類機8 和回歸機9原理第三章，基于支持向量回歸機的企業(yè)文化價值量預測實驗研究第四章， 結論。第一章企業(yè)文化價值觀1.1企業(yè)文化企業(yè)文化是指在一定社會歷史條件下，企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營，管理活動中所創(chuàng) 造的物質(zhì)文化和精神文化總和。具體地講，就是指統(tǒng)一的員工意識、思想、行 為的企業(yè)經(jīng)營哲學、行為準則、道德規(guī)范、企業(yè)精神、價值觀念、企業(yè)制度、 文化環(huán)境、企業(yè)產(chǎn)品等，其中價值觀

10、念是企業(yè)文化的核心。1.2五大功能一般學者都認為它具有五大功能，即：目標導向的功能、凝聚的功能、融 合的功能、約束的功能、激勵的功能1.3樹立企業(yè)文化的目的企業(yè)文化的最終目的是營銷。企業(yè)文化的營銷功能是通過組成企業(yè)文化的 幾大核心要素從不同的角度和側(cè)面綜合體現(xiàn)出來的：一、企業(yè)價值觀念。企業(yè)的價值觀念是企業(yè)文化的核心組成部分，它決定了企 業(yè)的經(jīng)營理念與風格，左右著企業(yè)的發(fā)展方向，它對企業(yè)外在形象的塑造影響 深遠，樹立一個能被消費者所廣泛認同的價值觀念至關重要。比如“走向世界， 為國爭光”、“創(chuàng)建知名企業(yè)，振興民族工業(yè)”、“誠信為先，回報社會”等 優(yōu)秀的企業(yè)價值觀念都從不同的角度闡明了企業(yè)遠大志向

11、、博大胸懷、關愛民 生的崇高精神境界，在很大程度上塑了良好的企業(yè)外在形象，對消費者來說極 具親和力和感染力，使消費者對企業(yè)、產(chǎn)品、品牌均能產(chǎn)生深刻的印象和持久 的記憶，從而刺激了消費者的消費欲望。二、企業(yè)精神風貌。企業(yè)精神是企業(yè)文化的靈魂，良好的精神風貌是企業(yè)的 活力之源，比如“團結奮斗、求實創(chuàng)新”、“成就偉業(yè)、緣于你我”；“學習 進步、團結向上、熱情互助、整體為先”等優(yōu)秀的企業(yè)精神，都創(chuàng) 造了 一個良 好的精神氛圍，不但在員工之中產(chǎn)生強大的凝聚力，極大地提高員工工作的積 極性和主動性，而且也提高了員工的素養(yǎng)，使員工逐漸形成舉止規(guī)范、談吐文 明的行為，時時處處能體現(xiàn)出與眾不同的一種精神風貌。員

12、工在與其它社會群 體交往過程中，易于給對方留下好感，容易得到認同和溝通，“只有優(yōu)秀的人 才能生產(chǎn)出優(yōu)秀的產(chǎn)品”，最終會引伸到消費者對產(chǎn)品產(chǎn)生良好的印象，現(xiàn)實 的消費者會變得更加忠誠，潛在的消費者會變成現(xiàn)實的消費者。三、企業(yè)的視覺形象。企業(yè)的視覺形象是最直觀、最易于向社會群體傳播的企 業(yè)文化要素。所有構成企業(yè)視覺認別的各種元素如企業(yè)注冊商標、產(chǎn)品包裝； 各種用于宣傳標語、文字、影相、圖片材料；員工衣著、廠容廠貌等都直接體 現(xiàn)了企業(yè)的視覺形象。社會群體通過這些要素會對企業(yè)產(chǎn)生一個直觀的認識和 印象，也是消費者認識企業(yè)和產(chǎn)品的最直接、最重要途徑。而這種認識和印象 的良好與否，直接關系到他們的購買行為

13、。四、企業(yè)的質(zhì)量文化。消費者對產(chǎn)品質(zhì)量的信任度是影響消費者購買行為的 最關鍵因素。企業(yè)產(chǎn)品過硬的質(zhì)量水平、有效的質(zhì)量保證體系和可信的質(zhì)量承 諾構成了企業(yè)優(yōu)秀的質(zhì)量文化，它的傳播會提高消費者對產(chǎn)品質(zhì)量的信任度， 成為為消費者決定購買行為的重要參考要素，起到了引導消費者購買行為的作 用。五、企業(yè)的服務文化。目前消費者消費水平和層次日益提高，在追求產(chǎn)品質(zhì) 量過硬的同時，對產(chǎn)品營銷企業(yè)的服務質(zhì)量如何也非常重視。隨著科技的發(fā)展， 產(chǎn)品質(zhì)量上的差異會逐漸縮小，而服務質(zhì)量之間的差異性卻很大，消費者對產(chǎn) 品的選擇會集中到對服務質(zhì)量的選擇上來。免費送貨、質(zhì)量“三包”、定期走 訪、上門服務等構成企業(yè)良好的服務文化

14、，它會在很大程度上影響消費者的購 買行為。六、企業(yè)的信譽度。人品好的人，會等到大家的尊重和信任，樂于與期交往， 會建立起良好的從際關系。同樣，企業(yè)的“人品”好的話，也能得到廣大消費 者的認可與信任，從而樂于對其產(chǎn)品進行消費。企業(yè)的信譽如何，決定了企業(yè)“人品”的好壞，如果企業(yè)雖然產(chǎn)品質(zhì)量很好，但總 是大講空話、假話，承諾 不能得到很好的兌現(xiàn)，信譽不好，也就使其信任度降低，消費者會逐漸放棄對 其產(chǎn)品的消費。如河南某名牌白酒企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量上乘，多年受到廣大消費者的 喜愛，但在一次瓶蓋兌獎活動中，向消費者所作的承諾沒有兌現(xiàn)，使許多客戶 和消費者受到欺騙，某些客戶事先已向消費者按企業(yè)承諾進行的兌現(xiàn)，因企業(yè)

15、 拒絕向客戶兌現(xiàn)，經(jīng)濟損失慘重，企業(yè)因此而引發(fā)多場官司，均遭敗訴，而且 這一事件受到省內(nèi)多家媒體的關注，從而使消費者對企業(yè)產(chǎn)生了信任危機，產(chǎn) 品銷量一落千丈，最后使企業(yè)陷入困境，難以自拔。企業(yè)文化必將在企業(yè)營銷中起到越來越重要的作用，如何有效發(fā)揮企業(yè)文化的 營銷功能也成為企業(yè)經(jīng)營管理中的重要環(huán)節(jié)。有效發(fā)揮企業(yè)文化的營銷功能就 要從以下幾方面著手：一、建設優(yōu)秀的企業(yè)文化。沒有優(yōu)秀的企業(yè)文化，發(fā)揮企業(yè)文化的營銷功能 就無從談起，所以企業(yè)文化的質(zhì)量如何直接關系到企業(yè)文化的營銷功能有效發(fā) 揮。要有效發(fā)揮企業(yè)文化的營銷功能最根本的就是要加強企業(yè)文化建設，提高 企業(yè)文化的質(zhì)量和層次。尤其是企業(yè)價值觀念、精

16、神 風貌、視覺形象、質(zhì)量文 化、服務文化、企業(yè)信譽等方面都是建設和提高的重點，這是一個長期過程， 企業(yè)不能急于求成，必須持之以恒。二、重視企業(yè)文化的對外傳播。企業(yè)文化只有通過對外傳播，影響到消費群體， 企業(yè)文化的營銷功能才能體現(xiàn)出來。所以重視企業(yè)文化的對外傳播是體現(xiàn)其營 銷功能的有效保障。企業(yè)文化對外傳播的途徑很多，但最主要集中于以下幾個 方面：（一）重視營銷人員的傳播作用。營銷人員是企業(yè)中最直接與消費者和客 戶接觸的人員，營銷人員是他們對企業(yè)信息的了解的一個非常重要的窗口和途 徑。營銷人員擔負著傳播企業(yè)文化的重要途徑，通過積極傳播企業(yè)文化也是促 進自己銷售工作的重要手段。所以營銷人員能否把企

17、業(yè)精神在消費者面前得到 完美的體現(xiàn)和最大限度的傳播，對企業(yè)精神對營銷工作的促進事關重要。所以 營銷人員必須深刻認識和理解企業(yè)文化的內(nèi)容和精髓，積極向消費者和客戶宣 傳企業(yè)的價值觀念、質(zhì)量 文化，時時 處處體現(xiàn)出企業(yè)精神風貌、服務質(zhì)量，言 必行，行必果。（二）加強對外宣傳力度。商業(yè)性廣告的宣傳，在提高消費者對企業(yè)和產(chǎn) 品認知度方面作用巨大，但商業(yè)廣告過分的功利性和消費者接受的被動性對企 業(yè)文化的宣傳卻有非常大的局限性。所以企業(yè)文化的傳播不能過分依賴于商業(yè) 廣告，而應開辟多種渠道，諸如積極開展各種公關活動、參與社會公益活動、 向外界散發(fā)企業(yè)內(nèi)刊、加強文字報道等軟廣告宣傳，企業(yè)文化被溶于其中，這 些

18、活動也是企業(yè)文化的體現(xiàn)，充滿濃濃的文化氣息和人情味，更易于被消費者所接受，企業(yè)文化出就能便捷準確地傳播到消費者心中。（三）重視企業(yè)參觀人員。每一位到企業(yè)參觀的人員都會對企業(yè)產(chǎn)生很直 觀、深刻的印象，企業(yè)文化隨之就進行零距離的傳播與交流。企業(yè)如果給參觀 人員留下良好印象，美好的回憶，不但會刺激他們對產(chǎn)品的消費，而且他們會 向周圍的人群進行介紹和傳播，會影響大批的潛在消費者。所以企業(yè)參觀人員 非常重要。企業(yè) 接待人員的熱情程度、服務質(zhì)量、工作效率；企業(yè)現(xiàn)場管理水 平；員工行為規(guī)范、精神風貌都是影響參觀者對企業(yè)印象的重要因素，必須不 斷提高，做到盡善盡美。除了被動地接受參觀人員外，企業(yè)可以通過各種方

19、式 邀請消費者或社會群體到企業(yè)參觀，以此傳播企業(yè)文化，影響他們的消費行為。 如深圳金威啤酒有限公司實施的工業(yè)旅游，不但通過參觀收入增加了企業(yè)經(jīng)濟 效益，而且每一位參觀者都為企業(yè)高度規(guī)范化、科學化、現(xiàn)代化、人文化的管 理所驚嘆，熱情周到的服務所感動，為高質(zhì)量的啤酒產(chǎn)品所折服，最終會被其 優(yōu)秀的企業(yè)文化所感染，對“金威”品牌產(chǎn)生良好的印象，消費忠誠度得到大 大提高。其實金威實施工業(yè)旅游的舉措，目的并不在于賺取參觀利潤，而是通 過傳播企業(yè)文化，促進銷售的一種高明手段。三、力塑良好的品牌形象。隨著科學技術的發(fā)展和交流，產(chǎn)品質(zhì)量上的差距會 越來越小，企業(yè)之間的競爭將是文化的競爭，品牌是企業(yè)文化傳播的最重

20、要載 體，企業(yè)文化最終體現(xiàn)到品牌的形象和內(nèi)涵上，品牌營銷時代已經(jīng)到來，品牌 形象如何越來越成為影響消費者購買行為的重要因素。品牌形象如何關系到企 業(yè)文化營銷功能實現(xiàn)的質(zhì)量，同時企業(yè)文化質(zhì)量如何也直接影響到品牌形象， 二者是相輔相成的，互為促進的。塑造良好的品牌形象是極為重要的，也是最 迫切的。1.4企業(yè)文化價值量影響因素分析綜上所述，影響因素：（1）價值觀念（2）精神風貌（3）視覺形象（4）質(zhì)量 文化（5）服務文化（6）信譽度。第二章支持向量機2.1支持向量分類機支持向量機又稱支持向量網(wǎng)絡,它是一種建立在統(tǒng)計學習理論和結構風險 最小化的原理上發(fā)展的新一代學習算法，其原理是根據(jù)有限的樣本信息在訓

21、練 樣本的精度（即模型復雜性）和學習能力（無錯誤的識別樣本的能力）之間尋求折 衷?？偠灾?SVM是先通過事先選擇的非線性映射,將輸入空間變換到一個高 維特征空間中，也就是把非線性問題轉(zhuǎn)換成高維特征空間中的線性問題進行分 類,然后在這個新的空間中構造最優(yōu)分類超平面的過程。2.1.1線性可分和線性不可分本文對支持向量機的基本原理算法通過線性可分和線性不可分兩種情況 進行闡述。線性可分dmargin=2/ w設訓練樣本集為（Xi，Vi）,（X2，、2），（X/，V/），其中 X RD , y G -1,1） 訓練樣 本集中樣本的個數(shù)為/,其中每個樣本向量的維度為D,樣本的類別為y,用y = 和孑=

22、-1表示兩類。訓練樣本分布如圖2-4所示，其中圓形點和方形點分別代表兩 類訓練樣本。和假設該訓練樣本集可以被圖中一個超平面線性劃分，此時分類超平面可表示 為：w*x+b=0。如果訓練樣本集中的所有樣本都能夠被超平面沒有錯誤地進行劃 分，并且與超平面距離最近的兩個向量之間的距離能夠達到最大，也就是說在 圖1中超平面和H1、H2之間的距離達到了最大，那么我們距離最優(yōu)超平面最近 且平行于超平面H上的訓練樣本即為支持向量，它們滿足：w-xf +& = 1 若y = l州.羽+方=一1，若）=一1（2.11）一組支持向量能夠唯一地確定一個超平面，分類間隔2/|w|就是兩類支持向 量間的距離。因此，求解分

23、類間隔最優(yōu)分類面的問題就轉(zhuǎn)化如下的最小化的問 題：Min(比方)=上|yi (w - x. +6)-1 0(2.12)通過構造拉格朗日函數(shù)將上述問題轉(zhuǎn)化為對偶問題。構造拉格朗日函數(shù)如下:iI（心的）會W空響（“W+幻+ %（2.13） z心心其中,a是拉格朗日算子且不小于0,所以只需要對w和b求函數(shù)的極小值。分別對公式求a、w和b的偏微分并令它們?yōu)?,可以得到：3 =?！扒邉?0n加產(chǎn)0(2.14)經(jīng)計算，最終可轉(zhuǎn)換為求最優(yōu)化問題的對偶問題：月7pl a _r.,虹、 tr n勺丸為a巧）8LMaxZ(a) = %Ml/林=。j=i% 0 f = 12J因此其最優(yōu)分類決策函數(shù)為：(2.15)了

24、(x) = Sgn 四(習心2)(2.16)ii其中，b = - (z況*(1) + %乃*(一1)，為偏移量。x*(*),其中 k =1,-1, k_ /=i心_取不同值時表示不同類的任意支持向量。(2)線性不可分當樣本是線性不可分的情況，即某些樣本不能滿足公式的時候，可以通過引入松弛項 和懲罰系數(shù)來解決該問題，此時公式則改為：1萬 0(2.17)C稱為懲罰參數(shù)，它為某個大于零的指定常數(shù)，控制對錯分樣本懲罰的程度，用來調(diào)整置 信范圍和經(jīng)驗誤差間的均衡。2.1.2支持向量機核函數(shù)如果訓練樣本非線性可分或者不可分，那么就不能在二維平面對其分類，必須要把 訓練樣本從低維空間向高維空間映射，使訓練樣

25、本能在高維空間線性可分。支持向量機 中低維空間向量集映射到高維空間，那么它的計算復雜度就會隨之變大，但是核函數(shù)的 引入很好地解決了這方面的問題，只要能找到合適的核函數(shù)，就能夠得到高維空間中的 分類函數(shù)。核函數(shù)的引入不僅提高了學習機器的非線性處理能力，而且還保持了學習機 器高維空間中的內(nèi)在線性，使得學習很容易得到控制。支持向量機中可以采用不同的核 函數(shù)構造實現(xiàn)輸入空間不同類型的非線性決策面的學習機器。常用的核函數(shù)有：多項式核：k(x, x) = (；：x,xf + d)p, p & N,d 0 ；高斯核：k(x,x) = exp(- L)；RBF 核：k3,x，)= exp()；x - x2 2

26、B 樣條核：k(x,x) = B 1 (|x-x|)；sin( N + 上)(x 一 x)Fourier 核：k(x,x) =2；sin (x 一 x) 22.2支持向量回歸機支持向量回歸機的前提是分類機，上文已經(jīng)講述。下面直接進入支持向量回歸機的 基本原理探討。SVM本身是針對經(jīng)典的二分類問題提出的，支持向量回歸機( Support Vector Regression，SVR)是支持向量在函數(shù)回歸領域的應用。SVR與SVM分類有以下不同： SVM回歸的樣本點只有一類，所尋求的最優(yōu)超平面不是使兩類樣本點分得“最開”，而 是使所有樣本點離超平面的“總偏差”最小。這時樣本點都在兩條邊界線之間，求最

27、優(yōu)回 歸超平面同樣等價于求最大間隔。2.2.1 SVR基本模型對于線性情況，支持向量機函數(shù)擬合首先考慮用線性回歸函數(shù)f (x)= . x + b擬合(x , y ),i = 1,2,.,n，x e Rn為輸入量，y. e R為輸出量，即需要確定w和b。i iiiy= 穴x)+b + E懲罰函數(shù)是學習模型在學習過程中對誤差的一種度量，一般在模型學習前己經(jīng)選定，不 同的學習問題對應的損失函數(shù)一般也不同，同一學習問題選取不同的損失函數(shù)得到的模 型也不一樣。常用的懲罰函數(shù)形式及密度函數(shù)如表表2-1常用的損失函數(shù)和相應的密度函數(shù)損失函數(shù)名稱損失函數(shù)表達式c(& i)噪聲密度p(& )I8 -不敏感g.i

28、 81,.2(1+8)eXP(-M)拉普拉斯g.i,.2exP(-|g J)z高斯1-g22 ii exp( i)屁2魯棒損失(1 。2b 弓f |gJ m;1|gj - ：, otherwise;1叫(-w#if gjbexp(b - g |), otherwise1 2 n多項式?! & Pexp(-|g p) 2(1/ )1 i1分段多項式1rgp, lf-bg -b _-, otherwise，exp( i), if g b b p-1iexp(b - - |g. |), otherwise標準支持向量機米用8 -不靈敏度函數(shù)，即假設所有訓練數(shù)據(jù)在精度8下用線性函數(shù)擬合如圖所示，疽(X

29、)&+ 0表 示對超出誤差e的樣本的懲罰程度。求解上式可以看出，這是一個凸二次優(yōu)化問題，所 以引入Lagrange函數(shù)：L =- + C 2L (& +&*)-E 以 g+_y + f (x )2i ii iiii=1-2L以*g* +8 - y +i=1i ii ii=1f (氣.)-(*. + g*Y*)i=1(2.23)Y., y* 0 ,為 Lagrange 乘數(shù)，i = 1,2,., n求函數(shù)L對，& *的最小化，對a，a *, 函數(shù)：Y , y*的最大化，代入Lagrange函數(shù)得到對偶形式，b，6 ，最大化（2.24）W(a,a*) =1 (a -a*)(a -a*)(x x )

30、 i=1, j =1777+(a -a*)y -(a +a*)8i=1i=1其約束條件為:n (a -a*) = 0（2.25）j i i 1=10 a , a * Ci i求解其實也是一個求解二次規(guī)劃問題，由Kuhn-Tucker定理，在鞍點處有:算法如下：a,8+ x + f (xt) = 0 匕Yj = 0a,*8+頃-y, + f (x ) = 0 6* .y * = 0（2.26）得出aa *=0，表明a、a*不能同時為零，還可以得出:（2.27）（C-a ）6 = 0（C-a）6= 0從上式可得出，當a . = C，或a* = C時， 為邊界支持向量(Boundary Suppor

31、t Vector|f3 )-y|可能大于 ,與其對應的尤稱BSV)，對應圖中虛線帶以外的點；當a * e (0, C)時，|f (x ) y | = ，即& = 0， & * = 0，與其對應的x稱為標準支持向量 ii iiii(Normal Support Vector，NSV)，落在管道上的數(shù)據(jù)點；當a =0， a *=0時，與其 對應的x.為非支持向量，對應圖中管道內(nèi)的點，它們對巧沒有貢獻。因此越大，支 持向量數(shù)越少。對于標準支持向量，如果0a C(a*= 0)，此時&. = 0，可以求出參數(shù) b :b = y 一(a a *)x -x ii i i i=y (a a *) x x .j

32、 j j ix eSV j同樣，對于滿足0a*C(a = 0)的標準支持向量，有b = y 2 (a a *)x x ij j j ixjeSV一般對所有標準支持向量分別計算b的值，然后求平均值，b 2 y Z (aa*)K(x ,x) (2.28)(2.29)Ni j j j iNS 0a(. 。寸 xj eSV+ 2 y 2 (a a*)K(x ,x)ij j j i0a* 0 :高斯核:k(x,x) = exp(-頃)；x - xRBF 核：k (x, x1) = exp(-)；2 2B 樣條核：k(x,x) = B x-x|)；Fourier 核：k (x, x)=sin( N + 上

33、)(x - x)2. 1, Asin (x - x)2因此變成W(a,a*) = -2 (a -a*)(a -a*) K(x x)i=1, j=1+(a -a*)y -(a +a*)8i=1i=1可求的非線性擬合函數(shù)的表示式為:f （x） =3 （x） + b=乎（a -a*）K（x,x） + b i=12.2.2支持向量回歸機算法總結（1）給定訓練集T,x是訓練樣本，y為輸出。（2）選取適當?shù)暮撕瘮?shù)以及適當?shù)木群蛻土P系數(shù)。（3）構造并求解凸二次規(guī)劃問題即求拉格朗日乘子的最小值（在約束條件下）。（4）計算權向量w和閾值b。（5）構造決策函數(shù)即支持向量回歸機。第三章基于支持向量機的預測模型實驗

34、一、實驗步驟：3.1特征向量的提取在構造支持向量回歸機的分類超平面之前，首先要對已知樣本進行挑選和訓練，因 為并不是所有的已知樣本都要映射到高維平面上，支撐最優(yōu)分類面的只是少量的樣本 支持向量。無用的已知樣本會增加解題的難度，應首先對其優(yōu)化選擇，盡量選擇超 平面附近的一些樣本，并建立最優(yōu)超平面。預測企業(yè)文化價值的已知樣本是各個影響因素的權重。例如，海爾集團的企業(yè)文化 價值的價值量是96，其中，價值觀念是86,精神風貌是90，視覺形象是94，質(zhì)量文化是 94，服務文化是85，信譽度是90.這樣一組數(shù)據(jù)就可以組成一個樣本向量 （86,90,94,94,85,90），輸出是價值量 96。3.2核函數(shù)和相關參數(shù)的選取核函數(shù)和懲罰系數(shù)的選取對實驗的結果有一個很大的影響（論文提到）。借助前人 的研究成果，本文選擇最安全準確的高斯徑向基核函數(shù)，懲罰系數(shù)是1000，并且選擇不 敏感損失