1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....同时，也可获得较好的泛化性能。为了对本文所提出的层次粒度学习算法进行验证，在标准数据集上进行了系列的实验，取得了满意的预期效果。通过将本文提出的方法与经典算法和传统粒度算法进行实验比较，表明本文提出的层次粒度支持向量机和动态粒度支持向量机算法非常有效。本文提出的层次粒度支持向量机机制可以有效地解决大规模数据集以及数据分布不均匀的分类问题。取得的研究成果在丰富了应用研究的同时，为基于认知的机器学习方法的实用化进行了有益的探索。关键词支持向量机粒度支持向量机不均匀数据集动态粒划分万方数据，详细的介绍，为本文所做的研究工作提供夯实的理论基础。支持向量机简介支持向量机是建立在统计学习理论基础上的种数据挖掘方法，能非常成功地处理回归问题时间序列分析和模式识别分类问题判别分析等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域和学科。的理论基础是非线性映射......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....但是它对初始粒划参数比较敏感，分类信息的选取相对粗糙，会丢失些重要的分类信息。算法考虑到每个粒的重要程度的不同对分类结果的影响，在粒划分过程中采用层次粒划分的思想，首先，根据用户给定的初始粒化参数对数据集进行初次的粒划分，对划分后的各个粒，计算它们的混合程度即粒中正负样本的混合程度，万方数据山西大学届硕士学位论文层次粒度支持向量机学习算法研究作者姓名程凤伟指导教师王文剑教授学科专业系统工程研究方向机器学习培养单位计算机与信息技术学院学习年限年月至年月二〇四年六月万方数据，万方数据承诺书承诺书本人郑重声明所呈交的学位论文，是在导师指导下独立完成的，学位论文的知识产权属于山西大学。如果今后以其他单位名义发表与在读期间学位论文相关的内容，将承担法律责任。除文中已经注明引用的文献资料外，本学位论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写过的成果......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....是当前非常通用的机器学习工具粒度计算可以解决大笔量的线性不可分的，繁杂的大规模数据集，是目前最常用最有效的预处理的工具。将两者进行有效的融合，具有现实可行性，同时可以有效提高的泛化能力。万方数据第三章层次粒度支持向量机学习方法第三章层次粒度支持向量机学习方法传统的算法在处理数据分类时取得令人瞩目的分类效果，但它在处理大规模数据集时效率低下。粒度支持向量机的提出在定程度上解决的分类效率低下的问题，但如何对粒度上的有效信息的进行提取，还没有统而有效的衡量标准。对于如何选取有效的分类信息，本章提出种层次粒度支持向量机，学习算法，通过定义个新的数据置信度来挑选出有价值的数据信息，并在每层的训练中根据粒的分布情况进行自动粒划，以获得更好的泛化能力，在标准数据集上的实验结果表明，与传统的粒度支持向量机相比，算法获得较好的分类性能。层次粒度支持向量机目前，有很多关于粒度支持向量机的研究，但大多数都是关于在同层次上的粒度划分......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....似乎已经达到了个瓶颈。不同层次上粒度划分的出现，为粒度支持向量机开辟了新天地。算法引入个新的数据置信度来挑选对分类贡献较大的信息粒进行下层次的粒划分，在每个粒度层次上，细化有效信息粒，获得更多的分类信息同时，剔除部分非有效信息粒，抽取信息粒上的代表点建立训练集的粒度模型，选取极有可能成为支持向量的粒度代表点构造训练集进行训练获得层次粒度支持向量机。算法的基本原理在很大程度上提高了传统的分类效率，但是算法采用的是静态的粒划分机制，只进行次粒划分，由用户给定的初始粒化参数来决定训练过程中划分粒的个数，粒划分之后，取部分代表点如粒中心加入训练集进行训练，训练过程中，它把所有的粒都看成是样的，这样对数据集要求比较高。但实际上每个粒的重要程度是不同的，有的粒是纯粒，它可以利用粒中心代替整个粒进行训练，而有些粒的混合程度较高，如果用单个样本来代替整个粒，这样得到的代表点不能正确反映原始数据集的分布。算法实现起来比较简单......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....利用这优势可以抓住关键样本，剔除“冗余样本”，使得算法更加简单，亦可获得较好的“鲁棒性”。图给出了线性可分情况下的最优分类线。理论上，支持向量机能够实现对线性可分数据的最优分类。本节将对的基本工作原理做简要介绍。图线性可分情况下的最优分类线以二分类为例，假设训练样本集，，表示分类超平面，为了保证分类超平面具备间隔并且对所有样本正确分类，它就必须满足以下约束经过计算可以得出分类间隔为，因此可用求解以下约束式代替构造最优超平万方数据层次粒度支持向量机学习算法研究面为了解决该个约束最优化问题，引入函数其中，为乘子。函数的鞍点可以决定约束最优化问题的解，并且最优化问题的解在鞍点处满足对和的偏导为，将该问题转化其对偶问题，求出这个优化问题的解，就可以得到最优分类超平面。......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....即学校有权保留并向国家有关机关或机构送交论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印缩印或扫描等手段保存汇编学位论文。同意山西大学可以用不同方式在不同媒体上发表传播论文的全部或部分内容。保密的学位论文在解密后遵守此协议。作者签名导师签名年月日万方数据目录中文摘要第章引言研究背景国内外研究现状论文主要工作第二章背景知识支持向量机简介粒度计算理论本章小结第三章层次粒度支持向量机学习方法层次粒度支持向量机算法的基本原理算法的基本步骤实验结果及分析本章小结第四章动态粒度支持向量机的学习算法动态粒度支持向量机算法的基本原理算法的基本步骤实验结果及分析本章小结第五章总结与展望参考文献发表论文状况致谢个人简况及联系方式承诺书学位论文使用授权声明万方数据万方数据万方数据万方数据中文摘要支持向量机，作为机器学习研究中的个热点，建立在统计学习理论的维理论和结构化风险最小化原理的基础上......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....其中，粒划分是个从整体到局部从宏观到微观的分解过程聚合是个从局部到整体微观再到宏观的组织过程。通过不断地分解和聚合，最终得出事物的本质和结论。粒是粒度计算模型中最基本的元素，每个粒可以看作个集合，集合的大小表示粒的粗细程度。粒的大小是进行粒划分过程的个重要环节，它表示对问题不同层次的抽象和分解。目前关于粒度计算的定义还没有个确切的说法，粒度计算的研究也还处于初级阶段，也存在许多的基本问题，如空间的粒划粒的描述粒的计算。目前，关万方数据层次粒度支持向量机学习算法研究于粒的粒划分的方法有很多，如集粗糙集集合理论证据理论，神经网络聚类和关联规则等等。但总的来说粒度的计算问题包括两个方面粒的结构和粒的计算。粒的结构主要涉及粒的形成表示和解释，粒的结构包括三个方面的问题粒的定义粒之间的近似度度量粒的合成。粒的形式化表示主要研究如何运用有效的算法将两个相似的个体放在同个粒中粒的解释主要研究粒的语义......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....支持向量为时所对应的样本是满足下列条件的支持向量，。最后得到最优分类函数为当然，多数情况下训练集是线性不可分的，本文引入是个非负变量构成软间隔其中，为惩罚参数，同样，求解这个二次优化问题的方法也可以转化求解其对偶问题，只是约束条件有所不同万方数据第二章背景知识，通过引入核函数可以避免高维特征空间中复杂的内积计算，引入核函数后，求解以下二次优化问题可获得最优分类超平面，针对不同的样本集，可以选择不同的核函数，下面列出了几种常用的核函数线性核函数，多项式核函数，高斯径向基核，核函数，粒度计算理论粒度计算是人类进行信息处理的种新的概念和范式，粒度计算思想符合人们认识世界的般规律，人类在对个复杂庞大的问题无法求解时，往往把它分解为若干个子问题进行求解，通过求解子问题得到原问题的最终解......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....粒度计算主要是研究语义和算法两个方面。方面，需要探索粒之间的各种关系，例如依赖邻近关联等，并且要定义和解释基于粒的各种算子另方面，主要研究如何合理粒划分和如何进行基于粒的计算，必须开发有效的算法以达到最佳的计算复杂度和问题求解效率，如选择恰当的粒度层次算法，这是粒度计算个关键的内容和本质要求。粒度计算是人工智能领域里个宏观概念，它包括所有有关粒度的理论方法论技术和工具的研究。传统的机器学习方法效率低下，将粒度计算和器学习方法相结合以提高其效率和性能，是个重要的研究方向。目前，关于粒度计算与机器学习结合的方法有很多，但大都是将粒度计算用于数据集的预处理，如何将粒度计算的宏观理论和微观方法真正统起来，尚需进步深入研究。本章小结本章主要介绍了支持向量机的基本工作原理，并对粒度计算理论的概念和本质做了简要介绍，为下步将粒度计算理论与传统支持向量机进行融合奠定的夯实的理论基础......”。