的子弹是无缺陷和有缺陷。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，高斯内核和线性核该测试还对个不同的内核进行的。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。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，对支持向量机分类算法进行系统的探索，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机的理论研究和实际应用方面，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，是数据挖掘中用于分类和回归问题的新方法。可推广应用于预测和综合评价等领域。目前，在国际上支持向量机许多特有的优势，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，是数据挖掘中用于分类和回归问题的新方法。可推广应用于预测和综合评价等领域。目前，在国际上支持向量机的理论研究和实际应用方面，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。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。支持向量机是数据挖掘中的个新方法，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，是数据挖掘中用于分类和回归问题的新方法。可推广应用于预测和综合评价等领域。目前，在国际上支持向量机的理论研究和实际应用方面，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，对支持向量机分类算法进行系统的探索，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