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基于非平行支持向量机的多示例分类算法研究的任务书
一、研究背景
多示例学习是一种特殊的监督学习范式，其中训练示例被称为袋子（bag）而不是单个样本。每个袋子包含多个样本和它们的标签，袋子的标签取决于其包含的样本是否属于该标签。因此，多示例学习主要用于处理只能获得袋子标签而无法获取样本标签的问题，如图像分类、音频分类、生物信息学和文本分类等。
支持向量机（SVM）是一种广泛使用的监督学习算法，用于解决二分类、多分类和回归问题。平行支持向量机（PSVM）是一种常见的多示例分类算法，它将多个示例视为同一背包中的不同特征组件，并使用SVM来训练分类器。但是，PSVM假设所有示例特征的权重都相同，这可能不适用于复杂的现实世界问题。
为了解决这个问题，非平行支持向量机（NPSVM）被提出来，该算法对不同特征使用不同的权重。NPSVM已经在文本分类、图像分类和生物信息学等领域得到广泛应用，并已经证明在许多问题上具有比PSVM更好的表现。
因此，本研究的目的是通过使用NPSVM算法来设计一种有效的多示例分类器。
二、研究目标
本研究旨在达到以下目标：
1.了解多示例学习的基本概念和应用场景。
2.研究支持向量机、平行支持向量机和非平行支持向量机的理论和算法。
3.通过收集多个真实示例数据集，进行算法实验，比较平行支持向量机和非平行支持向量机的性能。
4.提出基于非平行支持向量机的多示例分类算法，并通过实验验证其性能。
三、研究内容
本研究的内容包括以下几个方面：
1.多示例学习的基本概念和分类算法的分类。
2.支持向量机及其相关算法的理论基础和实现细节。
3.课题的基本流程设计。包括数据的预处理、特征提取和算法的实现。
4.比较平行支持向量机和非平行支持向量机的性能，包括准确率，召回率和F1得分。
5.提出基于非平行支持向量机的多示例分类算法，并通过实验验证其性能。
四、预期成果
本研究旨在提出一种新的基于非平行支持向量机的多示例分类算法，并验证其性能。预期成果如下：
1.提出一种新的基于非平行支持向量机的多示例分类算法，并使用多个真实数据集来验证该算法的有效性。
2.比较平行支持向量机和非平行支持向量机的性能，包括准确率，召回率和F1得分。
3.提出基于非平行支持向量机的多示例分类算法，并比较其与平行支持向量机的性能。
4.编写完整的论文，对整个研究过程进行总结和分析，并提出未来的研究方向。
五、研究方法
本研究采用以下步骤：
1.查阅多示例分类、支持向量机和非平行支持向量机的相关文献和理论资料。
2.对几个真实数据集进行实验验证，比较平行支持向量机和非平行支持向量机的性能。
3.提出基于非平行支持向量机的多示例分类算法，并比较其与平行支持向量机的性能。
4.编写论文，对整个研究过程进行总结和分析，并提出未来的研究方向。
研究过程中的数据准备、特征提取和算法实现，都将采用机器学习工具包和编程语言进行实现。
六、研究计划安排
1.前期准备和文献调研，预计耗时1个月。
2.数据收集和处理，预计耗时2个月。
3.基于平行支持向量机和非平行支持向量机的多示例分类算法实现和性能比较，预计耗时3个月。
4.提出基于非平行支持向量机的多示例分类算法，并进行实验验证，预计耗时4个月。
5.整理论文，撰写期末论文，预计耗时2个月。
七、参考文献
1.Andrews,S.,Tsochantaridis,I.,&Hofmann,T.(2002).Supportvectormachinesformultiple-instancelearning.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.561-568).
2.Zhou,Z.H.,&Xu,W.(2007).Ontherelationbetweenmulti-instancelearningandsemi-supervisedlearning.Journalofcomputerscienceandtechnology,22(6),929-937.
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4.Chen,B.,Sánchez,J.S.,Valdés-Sosa,P.A.,&Yao,L.(2018).Nonparallelsupportvectormachinesformulti-instancelearning.IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,29(7),3076-3089.
5.Li,J.,Liu,Q.,Shao,L.,&Tao,D.(2020).