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支持向量机泛化性能的研究及其应用

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支持向量机泛化性能的研究及其应用
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-7 页
第一章 绪论第7-15 页
  · 课题背景及意义第7-11 页
    · 机器学习问题的描述第7-9 页
    · 经验风险最小化第9 页
    · 函数集的 VC 维与结构风险最小化第9-11 页
  · 支持向量机第11 页
  · 支持向量机的研究现状第11-13 页
    · 支持向量机的理论研究现状第12-13 页
    · 支持向量机的应用研究现状第13 页
  · 论文的研究内容及安排第13-15 页
第二章 软测量建模与支持向量机第15-21 页
  · 引言第15 页
  · 软测量模型第15-17 页
    · 影响软测量性能的因素—辅助变量的选择第15-16 页
    · 软测量建模方法第16-17 页
  · 支持向量机第17-20 页
    · 支持向量机的提出第17 页
    · 支持向量机算法第17-19 页
    · 支持向量机的训练算法第19-20 页
    · 支持向量机的特性第20 页
  · 本章小结第20-21 页
第三章 基于网格搜索法的支持向量机参数选择第21-26 页
  · 引言第21 页
  · 核函数的种类第21-22 页
  · RBF 核中的惩罚系数 C 和核函数γ对训练精度和泛化性能的影响第22 页
  · 改进的网格搜索算法第22-23 页
  · 仿真实验第23-25 页
    · 工艺分析第23 页
    · 双酚 A 估计模型的建立第23-25 页
  · 小结第25-26 页
第四章 基于K 近邻方法的支持向量机多模型建模第26-31 页
  · 引言第26 页
  · 贝叶斯方法第26-27 页
  · 支持向量机多模型的组合方法第27-28 页
  · K 近邻方法第28-29 页
    · 包围盒划分第28-29 页
    · 改进 K 近邻算法描述第29 页
  · 仿真实验第29-30 页
  · 本章小结第30-31 页
第五章 基于改进模糊C 均值聚类算法的支持向量机多模型第31-35 页
  · 引言第31 页
  · 模糊聚类理论第31-32 页
  · 隶属度改进的FCM 聚类算法第32-33 页
  · K 近邻算法和支持向量机多模型组合方式第33 页
  · 仿真实验第33-34 页
  · 本章小结第34-35 页
总结与展望第35-37 页
  · 本文工作总结第35 页
  · 今后工作展望第35-37 页
致谢第37-38 页
参考文献第38-44 页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第44 页

本篇论文共44页,点击这进入下载页面
 
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