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基于支持向量机的经济预警方法研究

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基于支持向量机的经济预警方法研究
论文目录
 
第一章 绪论第1-15 页
  · 引言第8 页
  · 宏观经济预警研究综述第8-12 页
  · 选题背景与意义第12-13 页
  · 研究内容和组织结构第13-15 页
第二章 宏观经济预警系统第15-28 页
  · 引言第15 页
  · 经济预警过程第15-17 页
  · 传统预警系统第17-18 页
  · 典型预警系统分析第18-22 页
  · 传统预警理论框架评析第22-23 页
  · 现代预警系统第23-27 页
  · 本章小结第27-28 页
第三章 统计学习理论和支持向量机第28-39 页
  · 机器学习和统计学习理论第28-29 页
  · 支持向量机第29-34 页
  · 支持向量机研究现状第34-38 页
  · 本章小结第38-39 页
第四章 支持向量分类预警方法第39-46 页
  · 经济预警与模式分类第39-40 页
  · SVC经济预警原理第40-42 页
  · 预警模型选择第42-43 页
  · SVC预警实例第43-44 页
  · 本章小结第44-46 页
第五章 不确定性支持向量分类预警方法第46-58 页
  · 前言第46 页
  · 支持向量分类预警系统第46-47 页
  · 不确定性支持向量分类预警模型第47-50 页
  · USVC与FSVM的关系第50-52 页
  · 数据试验第52-55 页
  · 本章小结第55-58 页
第六章 有序支持向量回归预警方法第58-74 页
  · 前言第58 页
  · OSVR预警原理第58-64 页
  · 不确定性OSVR预警模型第64-68 页
  · 模糊OSVR预警模型第68-73 页
  · 本章小结第73-74 页
第七章 经济预警指标选择第74-80 页
  · 前言第74 页
  · 预警指标选择原理第74-78 页
  · 数据试验第78 页
  · 结束语第78-80 页
第八章 核方法在预警系统中的应用第80-95 页
  · 前言第80-81 页
  · 支持向量回归第81-86 页
  · 基于SVR的时间序列预测方法第86-88 页
  · 一种新的综合评价方法:KPCA第88-94 页
  · 本章小结第94-95 页
第九章 结论与建议第95-97 页
致谢第97-98 页
参考文献第98-106 页
个人简介第106页

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