科技信息检索科技文献检索及科技写作结课作业.docx

分数: ___________任课教师签字：___________结课作业 学年学期：1111111课程名称：科技文献检索及科技写作学生姓名：11111学号：11111提交时间：11111一．课题名称： 中 文: 支持向量机（SVM）及其参数选择的研究与应用英 文：Research and applications on Support Vector Machines (SVM) and its selection of parameters二．检索目的：实验室相关课题三．数据库名称：中文数据库：中国科技期刊数据库（重庆维普数据库）中国期刊全文数据库/中国优秀博硕士学位论文全文数据库中国学位论文全文数据库 英文数据库：54/dzzy/shiyong_ei.asp?clicked=4Ei Compendex数据库SCI数据库SDOL数据库54/dzzy/hysy-iel.asp?clicked=1IEL数据库四．检索步骤：（一）中文数据库检索1.重庆维普期刊数据库:1）(1) 检索标识：关键字(2) 检索途径：传统检索(3) 限定条件：范围：全部期刊；年限：从1989年-2013年；2）高级检索具体步骤：(1)进入重庆维普数据资源主页后，点击“传统检索”，进入传统检索页面。(2) 设定期刊范围：期刊范围选择全部期刊。 (3) 设定检索年限：在功能限定区将检索年限限定为“1989年—2013年” 在最近更新处选择“全部数据”；图 1(4)检索入口为：M=题名或关键词；(5)检索式：m=(向量机+svm)*参数选择；检索截图：检索结果截图：3）检索结果分析：命中文献121篇，密切相关文献10篇，一般相关文献111篇。检索关键词比较合适，所以检索到的文献都比较理想，篇数较多，该库对该课题相关文献收录的较多。2．/中国期刊全文数据库1）(1)检索标识：关键字；中图分类号(2)检索途径及检索方式：高级检索 (3)限定条件：年限：从1999到2013；范围：全部期刊；匹配：模糊；排序：时间2)具体检索步骤:(1)登陆/中国期刊全文数据库，点击进入高级检索界面进行检索 。(2)根据检索课题及要求选/中国期刊全文数据库，先在检索标识中选择，检索项第一选“关键词”，检索词填“向量机”并且“参数选择” ；检索项第二选仍选择“关键词”，检索词填“svm” ，时间为1999年到2013年；点击“检索”按钮，检索结果中命中的文章记录数为47篇。检索截图：检索结果截图：3）检索结果分析：命中文献总共47篇，文章的相关性比较高，其中密切相关文献占很大部分，检索词关键词比较合适，搜索到的文献很理想，篇数也较多。3．/中国学位论文全文数据库1）(1)检索标识：关键词；分类号(2)检索途径及检索方式：高级检索(3)限定条件：年限：从2000到2013；范围：全部期刊；匹配：模糊；排序：时间2）(1)登陆/中国学位论文全文数据库 ，在首页的高级检索区域进行检索。(2)根据检索课题及要求选/中国学位论文全文数据库，检索项第一项选“题目或关键词”，检索词填“向量机”与；检索项第二选“关键词”，检索词填“参数选择” ；检索项第三项选“关键词”，检索词添“svm”，时间为2000年到2013年；点击“检索”按钮，检索结果中命中的文章记录数为5篇。检索截图：检索结果截图：3）检索结果分析：命中文献5篇，相关文献3篇，本次搜索结果很不理想，初次搜索加上分类号“工业技术”后，命中文献1篇，去掉分类号才有5篇，再去掉一个关键词“svm”后，命中文献30篇，相关文献0篇，相关文献较少。中文数据库检索到的相关文献：[1] 唐耀华,郭为民,高静怀.基于核相似性差异最大化的支持向量机参数选择算法.模式识别与人工智能,2010,(2);210-215[2] 邓小文.支持向量机参数选择方法分析.福建电脑,2005,(11);30-31[3] 李琼,董才林.一种快速的SVM最优核参数选择方法.计算机工程与应用,2010,46(15);165-168[4] 王克奇,杨少春.采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数的方法.计算机应用与软件,2009,26(7);109-111[5] 李琼,董才林,陈增照,何秀玲. 一种快速的SVM最优核参数选择方法[J]. 计算机工程与应用,2010,15:165-168[6] 王静. SVM在参数选择上的优化[D].兰州理工大学,2008.[7] 刘鲭洁,陈桂明,刘小方,杨庆. 基于遗传算法的SVM参数组合优化[J]. 计算机应用与软件,2012,04:94-96+100.（二）外文数据库检索1.Ei Compendex数据库1) (1) 检索字段：Subject/Title/Abstract：Support Vector Machines；selection of