二、主要参考资料（参数）：
[1] Cortes,Vapnik V.Support Vector Networks[J].Machime learning , 1995 ,
20 : 273–297 .
[2] 边肇祺，张学工．模式识别【M】．北京：清华大学出版社，2000.
[3] 邵惠鹤.支持向量机理论及应用【J】.自动化博览，二十周年纪念文集：90—95.
[4] 谭东宁，谭东汉.小样本机器学习理论：统计学习理论【J】.南京理工大学.
[5] John Cplatt.Sequential Minimal Optimization:A Fast Algorithm for traiming Support Vector machines,Technical Report MSR-TR-98-14,April,211998.
[10] VAPNIK V N.Statistical learning theory[m].New Nork:John Wiley&Son,1998.
三、进度安排：
2005年3月1日起到2005年6月日止，共计14周。
具体安排如下：
1、开题阶段
（搜集资料、方案确定）
3月01日－3月31日
2、初期阶段
[8] Vojtech Franc and Vaclav Hlavac.Statistical Pattern Recognition Toolbox for Matlab. CTU-CMP-2004-08.
[9] VAPNIK V N.The nature of statistical learning[M].Berlin:Springer,1995.
[6]An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods[《支持向量机导论》英文版]
[7]Vojtech Franc and Vaclav Hlavac.Generalization lf the Schlesinger kozinec’salgorithm for Support Vector Machines.[DB/OL].Perception,CTUPrague.
能力得到训练和提高：
综合运用所学专业知识分析、Байду номын сангаас决实际问题的能力；
掌握文献检索、资料查询的基本方法以及获取新知识的能力；
计算机软件、硬件或应用系统设计和开发的基本能力；
书面和口头表达的能力；协作配合工作的能力。
具体任务：
研究并实现相关的支持向量机的机器学习算法模型,用程序仿真实现,并讨论,
比较其性能.且具体应用于解决某些实际问题系统中加以检验。
毕业设计(论文)任务书
（全日制本科生）
初定课题名称
支持向量机实验模型研究与
设计
课题类别
论文□设计□
课题来源
生产□科研□自拟□
专业、班级
计算机科学与技术7班
学生
苏涵沐
学号
20020810717
指导教师
钟清流
院长(系主任)
李仁发
二○○六年三月
一、任务目的与要求：
按照毕业数据的教学目标和要求，毕业数据的教学目标应使学生在以下几方面的
（设计、实验、研究、初稿）
4月01日－4月30日
3、修改定稿阶段
5月01日－5月31日
4、答辩及成绩评定
6月
四、其它：
教研室主任(学术小组组长)审核意见：
签章：
注：1、教师若觉此表格不适合，结合课题实际需要，可临时拟制任务书。
2、毕业后，任务书随同学生毕业设计(论文)存一份到各院(系)或教研室。