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支持向量机及其在控制中的应用研究
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支持向量机及其在控制中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-8 页
致谢第8-10 页
目录第10-14 页
第一章 绪论第14-44 页
　　· 统计学习理论发展概述第14-16 页
　　　　· 统计学习理论中的一些基本概念第14-15 页
　　　　· 统计学习理论的发展历史第15-16 页
　　· 统计学习理论的基本内容第16-23 页
　　　　· 机器学习的基本问题第16-19 页
　　　　· 统计学习理论的核心内容第19-23 页
　　· 支持向量机概述第23-28 页
　　　　· 支持向量机理论第23-25 页
　　　　· 支持向量机第25-26 页
　　　　· 核函数第26-27 页
　　　　· 用于回归函数估计的SVM第27-28 页
　　· 研究现状第28-42 页
　　　　· 支持向量机训练算法的研究第28-35 页
　　　　· 关于支持向量机研究第35-38 页
　　　　· 关于支持向量机应用的研究第38-42 页
　　· 本文主要内容第42-44 页
第二章 应用于回归估计的模糊SVM第44-56 页
　　· 引言第44-45 页
　　· 基于模糊加权的广义支持向量机第45-51 页
　　　　· 模糊加权广义支持向量机第45-47 页
　　　　· 用于广义支持向量机的超松弛法第47-49 页
　　　　· 数值仿真第49-51 页
　　· 基于模糊的最小二乘多层广义支持向量机第51-55 页
　　　　· 模糊逻辑系统的建立第51-52 页
　　　　· 最小二乘多层广义支持向量机第52-53 页
　　　　· 实验示例第53-55 页
　　· 结论第55-56 页
第三章 应用于多类回归的SVM第56-78 页
　　· 引言第56-57 页
　　· 基于SVM的模糊C-回归模型第57-63 页
　　　　· 应用于多类回归问题的模糊聚类及SVM第57-61 页
　　　　· 数值仿真第61-63 页
　　· 基于LS-SVM的模糊C回归模型第63-69 页
　　　　· 多类回归模型的模糊聚类及LS-SVM估计第63-66 页
　　　　· 数值仿真第66-69 页
　　· 多输入多输出系统的SVM第69-73 页
　　　　· 多输入多输出系统的SVM第69-71 页
　　　　· 数值仿真第71-73 页
　　· 多输入多输出系统的LS-SVM第73-76 页
　　　　· 多输入多输出系统的LS-SVM第73-74 页
　　　　· 数值仿真第74-76 页
　　· 结论第76-78 页
第四章 基于加权最小二乘广义支持向量机的最优控制第78-90 页
　　· 引言第78-79 页
　　· N步最优控制问题第79-80 页
　　· 采用广义支持向量机的最优控制第80-83 页
　　· 数字仿真第83-89 页
　　· 结论第89-90 页
第五章 基于SVM的软测量技术在生物发酵中的应用第90-102 页
　　· 引言第90 页
　　· 生物发酵过程参数概述第90-93 页
　　· 基于SVM的软测量技术第93-96 页
　　　　· 基于广义SVM的软测量技术第93-95 页
　　　　· 实验示例第95-96 页
　　· 基于最小二乘广义SVM的软测量技术第96-100 页
　　　　· 基于最小二乘广义SVM的软测量仪第96-99 页
　　　　· 实验示例第99-100 页
　　· 结论第100-102 页
第六章 支持向量机在微生物发酵故障诊断中的应用第102-120 页
　　· 关联向量机在微生物发酵传感器故障诊断中的应用第102-111 页
　　　　· 引言第102-103 页
　　　　· 关联向量机观测器产生残差第103-106 页
　　　　· 关联向量机诊断器第106-107 页
　　　　· 阿维菌素发酵的故障诊断第107-111 页
　　· 基于多层支持向量机的微生物发酵故障诊断第111-118 页
　　　　· 引言第111 页
　　　　· 特征空间的主元分析第111-113 页
　　　　· 核PCA第113 页
　　　　· 多层支持向量机第113-114 页
　　　　· 基于非线性PCA的多层支持向量机诊断器第114-116 页
　　　　· 阿维菌素的故障诊断第116-118 页
　　· 结论第118-120 页
第七章 总结与展望第120-122 页
参考文献第122-137 页
附录第137-138 页

本篇论文共138页，点击这进入下载页面。
 
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