数据挖掘中的最优化方法

作为一种数据挖掘技术，支持向量机是当今机器学习领域的一个研究热点，已经在许多应用领域均取得了满意的效果。本项目拟从最优化角度研究支持向量机，包括支持向量机中最优化问题的求解方法的改进；以构造非均匀B样条曲面和样本带有不确定性问题为背景的相应最优化问题的提出，以及这些最优化问题的解法等。我国目前对支持向量机的研究很少，尚未见到从"最优化理论与方法"角度出发的研究工作。在国际上对本项目的主要研究内容，有的也只是处于起步阶段，有的尚未见到有关研究。因此，本项目的研究无论是对支持向量机理论还是其应用实践方面，都是很有意义的。