基于模糊支持向量机的三类分类问题的研究

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基于模糊支持向量机的三类分类问题的研究

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基于模糊支持向量机的三类分类问题的研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
目录	第7-9页
1 绪论	第9-12页
· 选题的背景和意义	第9-11页
· 本文的研究内容和文章的组织结构	第11-12页
2 机器学习与统计学理论	第12-19页
· 机器学习	第12-14页
· 机器学习的发展阶段	第14-15页
· 统计学理论	第15-18页
· 损失函数	第15-16页
· 期望风险	第16页
· VC维理论	第16-17页
· 结构风险最小化	第17-18页
· 本章小结	第18-19页
3 支持向量机基础理论	第19-27页
· 支持向量机的提出与发展	第19页
· 支持向量机研究现状	第19-20页
· 支持向量分类机	第20-23页
· 线性可分支持向量机	第20-22页
· 非线性可分支持向量机	第22-23页
· 支持向量回归机	第23-25页
· 模糊支持向量机	第25-26页
· 本章小结	第26-27页
4 基于混合核函数的支持向量机	第27-34页
· 核函数	第27-29页
· 核函数的本质和性质	第27-28页
· 常见的几种核函数	第28-29页
· 局部核函数和全局核函数	第29-30页
· 混合核函数	第30-32页
· 实验	第32-33页
· 实验环境和数据集	第32页
· 实验结果	第32-33页
· 本章小结	第33-34页
5 混合核模糊三类分类支持向量机	第34-43页
· 常用的多类分类支持向量机	第34-36页
· 一种新的模糊隶属度函数	第36-39页
· 仿真实验	第39-42页
· 实验运行环境与数据集	第39-40页
· 实验结果与分析	第40-42页
· 本章小结	第42-43页
6 总结与展望	第43-44页
· 总结	第43页
· 展望	第43-44页
参考文献	第44-47页
附录	第47-48页
致谢	第48页

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