基于Fisher鉴别分析对支持向量机算法进行优化的研究

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基于Fisher鉴别分析对支持向量机算法进行优化的研究

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基于Fisher鉴别分析对支持向量机算法进行优化的研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章绪论	第8-11页
1.1 研究背景	第8页
1.2 研究现状	第8-9页
1.3 研究目的及研究内容	第9页
1.4 文章结构	第9-11页
第二章支持向量机	第11-26页
2.1 机器学习	第11页
2.1.1 机器学习的定义	第11页
2.1.2 机器学习系统的基本结构	第11页
2.2 统计学习原理	第11-14页
2.3 线性分类器	第14-16页
2.4核函数（Kernels）	第16-19页
2.5 支持向量机	第19-26页
2.5.1 支持向量机基本介绍	第19-21页
2.5.2 支持向量最优超平面	第21-26页
第三章 Fisher鉴别分析法	第26-30页
3.1 线性Fisher鉴别分析法(FDA)	第26-27页
3.2 核Fisher鉴别分析法(KFDA)	第27-30页
第四章基于Fisher鉴别分析对支持向量机的改进方法	第30-42页
4.1 支持向量	第33页
4.2 基于Fisher鉴别分析对支持向量机算法的优化	第33-37页
4.3 仿真实验并分析	第37-42页
4.3.1 实验环境与实验数据	第37页
4.3.2 实验结果	第37-41页
4.3.3 优化性能评价指标	第41页
4.3.4 结果分析	第41-42页
第五章优化后的支持向量机算法在入侵检测系统中的应用	第42-47页
5.0 入侵检测系统	第42-43页
5.1 基于优化后的支持向量机算法的入侵检测系统	第43-44页
5.2 基于优化后的支持向量机算法的入侵检测系统实验	第44-47页
5.2.1 数据获取	第44-45页
5.2.2 判别标准	第45页
5.2.3 仿真实验	第45页
5.2.4 结果分析	第45-47页
第六章总结与展望	第47-48页
参考文献	第48-51页
致谢	第51页

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