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一种基于边界调节的支持向量机模型

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一种基于边界调节的支持向量机模型
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-7 页
1 支持向量机概论第7-36 页
  · 论文涉及的基本概念和定义第7-9 页
  · 支持向量机的发展历史第9-15 页
    · 学习问题研究的四个阶段第12-15 页
  · 支持向量机的理论体系和模型的建立第15-33 页
    · 统计学习模型的表示第15-16 页
    · 统计学习中的风险第16-17 页
    · 统计学习中的一致性第17-18 页
    · 统计学习中,不适定问题的解决第18-20 页
    · 统计学习中的一致收敛性第20-23 页
    · 学习过程收敛速度的界第23-24 页
    · 学习机器推广性能的界第24-25 页
    · 生长函数的结构第25-26 页
    · 构造性的与分布无关的界第26-27 页
    · 结构风险最小化归纳原则(SRM)第27-28 页
    · 最优分类超平面第28-29 页
    · 构造最优超平面第29-32 页
    · 支持向量机模型第32-33 页
  · 支持向量机的发展现状简述第33-35 页
    · 在支持向量机算法方面的研究现状第33-34 页
    · 在支持向量机模型方面的研究现状第34 页
    · 在支持向量机应用方面的研究现状第34-35 页
  · 小结第35-36 页
2 一种基于边界调节的支持向量机第36-43 页
  · 引言第36 页
  · 支持向量机的一般性原理第36-37 页
  · 基于边界调节的支持向量机第37-38 页
  · 实验与分析第38-42 页
  · 小结第42-43 页
3 结论第43-45 页
致谢第45-46 页
参考文献第46-49 页
附录第49页

本篇论文共49页,点击这进入下载页面
 
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