1、“.....已经产生了比较丰富的理论成果和应用成果。由于支持向量机的理论和方法具有优良的分类和回归性能，现在已经越来越受到重视，它在统计分类回归分析文本分类人脸识别手写体数字识别遥感图像分析函数逼近时间序列预测与分类模式识别等方面具有广泛应用。个人信用评级直被金融机构所重视。随着国家刺激消费拉动内需政策的实施，很多银行纷纷推出了汽车住房助学等个人消费信贷业务。对于客户提出的贷款申请，银行不可能概予以批准，而是要根据客户提供的基本信息和以往的资信纪录如学历职称工作情况还贷的经济能力个人住房良好的信用记录等，采用种科学的决策方法对客户的信用进行评估，以决定是否对该客户发放贷款。本文基于支持向量机的理论和方法，将其应用于个人信用评级的研究实验中，因为它所具有的解的唯性推广能力强和全局性等优良特性，使得以其为基础的个人信用评级具有较好的应用效果。本文所要实践的主要内容是......”。

2、“.....绪论了解当前银行个人信用评级的数据指标并加以分析比较，通过使用基于下的工具箱，根据分类算法的基本原理银行的个人信用评级指标，利用建行和工行的个人信用数据进行分类数据实验，得到相应的分类实验结果。本文的组织结构是第章绪论第章是支持向量机理论综述，主要介绍了支持向量机的基本理论和发展等第章是个人信用评级概述，主要介绍了个人信用评级以及个人信用特征数据等第章是工具箱的学习与应用，主要是工具箱和工具箱的介绍与应用等第章是在个人信用评级中的应用，主要是将分类算法应用到个人信用评级，进行分类数据实验。最后是结论致谢参考文献与附录等。山东科技大学泰山科技学院毕业设计论文说明书装订线支持向量机理论综述支持向量机的相关背景基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面，研究从观测数据样本出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测，包括模式识别神经网络等在内......”。

3、“.....传统统计学研究的是样本数目趋于无穷大时的渐近理论，现有的学习方法也多是基于此假设。但在实际问题中，样本数往往是有限的，因此些理论上很优秀的学习方法，却在实际中表现的不尽人意。支持向量机与数据挖掘数据挖掘在人工智能领域又称为数据库中知识发现也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的个基本步骤。知识发现过程以下三个阶段组成数据准备，数据挖掘，结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互，它主要的模式包括关联规则特征规则总结规则分类规则离散规则聚类偏差分析等，其中最重要的是数据的分类和回归问题。目前用于数据分类和回归问题的方法主要有神经元网络决策树等。神经元网络等机器学习理论实质上都是在经验风险最小化原则下提出的，在有限样本的情况下，经验风险最小不定意味着期望风险的最小，在有些情况下就会出现过学习和推广性不好等情况，得到的结果并不是很理想......”。

4、“.....它在许多领域的分类和回归支持向量机理论综述方面起了越来越重要的作用，国际上应用于数据挖掘已经有广泛的研究，并取得了丰富的成果。支持向量机与统计学习理论支持向量机是由领导的实验室研究小组在年提出的种新的非常有潜力的分类技术，是种基于统计学习理论的模式识别方法，当时主要应用于模式识别领域。统计学习理论，是在传统统计学基础上发展起来的种具有坚实理论基础的机器学习方法，它为解决有限样本学习问题提供了个统的框架。统计学习理论从年代末诞生，到年代之前都处在初级研究和理论准备阶段。自世纪年代以来，由于以下方面的原因自身形成了个较完善的理论体系统计学习理论提出了新的模式识别方法支持向量机神经网络等其它学习方法遇到困难，因此关于统计学习理论的研究开始受到重视，也迅速发展起来。是统计学习理论中最新的内容，也是最实用的部分。它基于结构风险最小化原则，能有效地解决过学习问题......”。

5、“.....因此，它已经成为继模式识别和神经元网络研究之后机器学习领域新的研究热点，并将推动机器学习理论和技术的重大发展。国内的些学者也已经注意到了这新的研究方向,。支持向量机的发展自从提出后，由于它完整的理论框架和在实际应用中取得的较好的效果，在机器学习领域直受到广泛的重视。自年以来，其理论和应用在横向和纵向上都有了深度和广度的发展。山东科技大学泰山科技学院毕业设计论文说明书装订有以下方程式的形式山东科技大学泰山科技学院毕业设计论文说明书装订线,核具有下式的形式,线性内核有以下公式的形式,核心输入训练已转置数据输入免费参数为得到超平面分类器算法是数据记载为∈而每个标签表示∈，对于，ℓℓ数据假定数量二级并能由超平面尺寸......”。

6、“.....它可以制成个二次规划问题。它发现通过求解以下优化问题的最小点约束条件附录其中，是输入数据，是数据的输出,为那个搜索值的参数。优化问题以上可以通过些计算技术来解决，可以使用的计算技术之是拉格朗日乘数如下图等式是拉格朗日乘子，这是零或正。上述公式的最优值可以通过最小化至和进行计算，并最大化到。与通知的特性，即最佳梯度点时，该方程可被修改为最大化问题仅仅含有，为以下等式,约束条件积通常由符号，其中是矩阵内核取代。从大多获得该计算的结果是正的。数据与正被称为支持向量相关。在实验中，我们使用的包括图像是无缺陷和的图像与缺损的图像尺寸是子弹的图像。所提出的分类方案的性能的基础上训练数据的数量三个数据集进行评估。表示出了关于三个数据集的详细信息......”。

7、“.....图像阅读阶段的目的是准备的图像数据作为初始数据的方案。山东科技大学泰山科技学院毕业设计论文说明书装订线图三图像阅读无缺陷,有缺陷在图像分割步骤中所用的大津的阈值算法，目的，如图区的背景呈现给对象和背景，例如分离，给出白色来区分对象。图四图像分割无缺陷,有缺陷表预处理步骤的结果对于在表过程中所示的子弹图像预处理步骤的结果旨在图像区域是通过切割仅含子弹的图像的区域而不背景最小化。调整大小处理的目的是改变图像尺寸变小，使得计算时间减少，在该实验中的图像的大小改变变得。该灰色调用进程是有益的转换彩色图像来进行灰度图像。在转换过程中，灰度图像的尺寸变换为维向量。此过程中会产生与尺寸像素的列向量，这将是与输入矢量分类使用分类处理的目的是进行分类测试的图像子弹包括无缺陷的图像或图像对不同特征向量的长度，其中和的功能有缺陷测试内核多项式......”。

8、“.....然而，最满意的效果线性附录内核给出。表示出了由每个经检测的内核提供的精确度。和线性内核的计算时间在表中。表每个内核的准确性表线性核的计算时间摘要装订线摘要本文通过对支持向量机分类算法进行探索与实践，来实现对个人信用数据的分类，即个人信用评级。支持向量机，是在统计学习理论的基础上发展起来的种新的机器学习方法，它基于结构风险最小化原则，能有效地解决过学习问题，具有良好的推广性能和较好的分类能力。信用评级对于银行的经营管理以及银行客户都有着十分重要的意义，个人信用评级是其中非常重要的组成部分。本文首先对支持向量机的基本思想分类算法原理等进行比较系统的学习与探讨，再对银行个人信用数据本文主要采用的是建行和工行的数据指标进行分析比较。最后对下的工具箱进行系统学习，实现工具箱中在个人信用评级中的应用。基于支持向量机分类算法具有较好的分类预测能力的特性，应用下的工具箱......”。

9、“.....关键词支持向量机分类算法个人信用特征数据个人信用评级工具箱目录装订线目录绪论支持向量机理论综述支持向量机的相关背景支持向量机的发展支持向量机的相关知识个人信用评级概述个人信用评级的相关背景个人信用评级的特征数据工具箱的学习与应用的基本原理的应用与的接口在个人信用评级中的应用基于的个人信用评级数据实验结束语致谢参考文献附录附录主要源程序清单附录工具箱使用说明附录软件光盘附录科技译文山东科技大学泰山科技学院毕业设计论文说明书装订线绪论本课题是支持向量机的分类算法探索与实践，主要是针对个已知的小型数据集进行统计分析，来实现对个人信用数据的分类。本文中主要采用的是建行和工行的个人信用数据进行分类算法实验。支持向量机是和于年首先提出的，它在解决小样本非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中，在统计学习理论基础上提出的机器学习方法......”。