基于支持向量机的农产品生产关键控制点发现研究

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基于支持向量机的农产品生产关键控制点发现研究

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基于支持向量机的农产品生产关键控制点发现研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-26页
· 研究内容的意义	第10-14页
· 农产品安全生产关键控制点发现的意义	第10-12页
· 关键控制点发现是HACCP 应用的核心问题	第12-13页
· 支持向量机是机器学习领域的研究热点	第13-14页
· 国内外研究现状	第14-20页
· 关键控制点发现技术的研究现状	第14-15页
· 支持向量机的研究应用现状	第15-16页
· 国外HACCP 信息化的研究现状	第16-18页
· 国内HACCP 信息化的发展现状	第18-20页
· 论文的主要研究内容及课题来源	第20-24页
· 论文的主要研究内容	第20-21页
· 论文课题来源	第21-23页
· 论文支持课题的主要研究成果	第23-24页
· 本章小结	第24-26页
第2章统计学习理论与支持向量机	第26-50页
· 统计学习理论的基本原理	第26-31页
· 统计学习理论的发展简述	第26-28页
· 统计学习理论的基本内容	第28-31页
· 支持向量机的基本原理	第31-38页
· 最优超平面	第31-32页
· 线性可分情况下的最优分类超平面	第32-34页
· 线性不可分情况下的最优分类超平面	第34-36页
· 非线性支持向量机	第36-37页
· 核函数	第37-38页
· 支持向量机分类方法的基本理论	第38-41页
· 分类问题的一般描述	第38页
· 支持向量机的训练	第38-41页
· 模型选择与核函数的研究	第41-42页
· 支持向量机的突出优点	第42页
· 支持向量机算法及其变形	第42-48页
· C-SVM 算法及其变形算法	第43-44页
· v ? SVM 算法及其变形算法	第44-46页
· W-SVM(weighted SVM)算法	第46-47页
· LS-SVM 算法	第47-48页
· 支持向量机的应用研究现状	第48页
· 本章小结	第48-50页
第3章基于加权SVM 的关键控制点发现研究	第50-58页
· 农产品安全生产关键控制点分类的需求分析	第50-51页
· 支持向量机算法的实现	第51-54页
· 经典支持向量机分类算法	第51-52页
· 加权支持向量分类算法	第52-54页
· 应用试验与结果分析	第54-57页
· 本章小结	第57-58页
第4章基于遗传算法优化SVM 的关键控制点发现研究	第58-68页
· SVM 参数选取问题分析	第58-59页
· 模型参数对SVM 性能的影响	第59-60页
· 核函数参数的影响	第59-60页
· 误差惩罚因子C 的影响	第60页
· 遗传算法优化支持向量机算法的实现	第60-65页
· 遗传算法	第60-63页
· 确定支持向量机参数的搜索区间	第63-64页
· 遗传算法优化支持向量机参数的迭代步骤	第64-65页
· 应用试验与结果分析	第65-66页
· 本章小结	第66-68页
第5章基于支持向量机增量学习的关键控制点发现研究	第68-74页
· 支持向量机增量学习算法的提出	第68-69页
· 支持向量机增量学习算法的实现	第69-72页
· 应用试验与结果分析	第72-73页
· 本章小结	第73-74页
第6章其他关键控制点发现方法研究	第74-88页
· 人工神经网络算法	第74-79页
· 人工神经网络试验结果分析	第79-80页
· 模糊故障树算法	第80-82页
· 模糊故障树试验结果分析	第82-84页
· 去模糊化故障树算法	第84-85页
· 本章小结	第85-88页
结论与展望	第88-92页
参考文献	第92-100页
攻读博士学位期间所发表的学术论文	第100-101页
致谢	第101页

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