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用于回归估计的支持向量机的学习算法及应用

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用于回归估计的支持向量机的学习算法及应用
论文目录
 
第一章 绪言第1-17 页
  1.1 统计学习理论与支持向量机第8-10 页
  1.2 用于分类的支持向量机算法第10-13 页
    1.2.1 从分解策略出发的SVM优化算法第10-11 页
    1.2.2 从改造优化式出发的SVM优化算法第11-12 页
    1.2.3 多类支持向量机算法第12-13 页
  1.3 用于回归估计的支持向量机算法第13-15 页
    1.3.1 从改造优化式出发的SVR优化算法第13-14 页
    1.3.2 从分解策略出发的SVR优化算法第14-15 页
  1.4 本文主要研究内容第15-16 页
  1.5 本文内容安排第16-17 页
第二章 用于分类的支持向量机的标准算法第17-28 页
  2.1 线性可分模式下的最优分类面第17-22 页
  2.2 广义线性可分模式下的最优分类面第22-24 页
  2.3 线性不可分模式下的最优分类面第24-28 页
第三章 用于回归估计的支持向量机的训练算法第28-39 页
  3.1 标准SVR算法第28-33 页
    3.1.1 线性情况第29-31 页
    3.1.2 非线性情况第31-33 页
  3.2 v-SVR算法第33-35 页
  3.3 LS-SVR算法第35-36 页
  3.4 W-SVR算法第36-38 页
  3.5 基于线性规划的SVR算法第38-39 页
第四章 改进的用于回归估计的SVR新算法第39-44 页
  4.1 引言第39 页
  4.2 用于分类的LSVM学习算法第39-41 页
  4.3 用于回归估计的LSVM-R学习算法第41-44 页
第五章 支持向量机在回归估计上的应用第44-54 页
  5.1 应用一:支持向量机在胆固醇测定中的应用第44-49 页
    5.1.1 SVR方法与BP网络方法的比较第44-47 页
    5.1.2 LSVR方法与SVR方法的比较第47-48 页
    5.1.3 实验小结第48-49 页
  5.2 应用二:支持向量机在物理实验中的应用第49-54 页
    5.2.1 实验1:光的双缝干涉第50 页
    5.2.2 实验2:光的单缝衍射第50-53 页
    5.2.3 实验小结第53-54 页
第六章 总结与展望第54-56 页
  6.1 总结第54 页
  6.2 展望第54-56 页
参考文献第56-61 页
致谢第61-62 页
攻读学位期间发表的学术论文目录第62-63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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