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模糊支持向量机及其应用研究
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模糊支持向量机及其应用研究
论文目录
 
第一章 绪论第1-19 页
　　1．1 引言第7 页
　　1．2 不完全模糊支持向量机第7-11 页
　　1．3 模糊模式识别第11-17 页
　　1．4 本文的研究内容和组织结构第17-19 页
第二章 支持向量机及其理论基础第19-36 页
　　2．1 最优分类超平面第19-20 页
　　2．2 支持向量分类机第20-26 页
　　2．3 支持向量回归机第26-30 页
　　2．4 统计学习理论第30-35 页
　　2．5 本章小结第35-36 页
第三章 基于可能性理论的模糊支持向量分类机第36-61 页
　　3．1 可能性测度与模糊机会约束规划第36-39 页
　　3．2 模糊分类中的模糊特征及其表示方法第39-40 页
　　3．3 模糊支持向量分类机第40-56 页
　　3．4 数值试验第56-59 页
　　3．5 最佳置信水平的确定第59-60 页
　　3．6 本章小结第60-61 页
第四章 基于模糊系数规划的模糊支持向量分类机第61-78 页
　　4．1 模糊系数规划第61-64 页
　　4．2 模糊支持向量分类机第64-74 页
　　4．3 数值试验第74-76 页
　　4．4 最佳阈值的确定第76 页
　　4．5 本章小结第76-78 页
第五章 模糊线性支持向量机第78-90 页
　　5．1 带有模糊决策的模糊机会约束规划第78 页
　　5．2 模糊线性模糊支持向量分类机第78-80 页
　　5．3 模糊线性模糊支持向量回归机第80-84 页
　　5．4 基于模糊模拟的遗传算法第84-88 页
　　5．5 模糊支持向量集第88-89 页
　　5．6 本章小结第89-90 页
第六章 模糊支持向量分类机的应用第90-97 页
　　6．1 模糊支持向量分类机在冠心病诊断中的应用第90-93 页
　　6．2 模糊支持向量分类机在城市空气质量评价中的应用第93-96 页
　　6．3 本章小结第96-97 页
第七章 结论与展望第97-98 页
参考文献第98-103 页
致谢第103-104 页
附录第104-109 页
个人简历第109页

本篇论文共109页，点击这进入下载页面。
 
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