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核函数方法在区域滑坡敏感性评价中的应用研究

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核函数方法在区域滑坡敏感性评价中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11页
第一章 绪论第11-23页
  1.1 选题背景与意义第11-13页
  1.2 研究现状与发展趋势第13-20页
    1.2.1 核函数方法第13-17页
    1.2.2 滑坡敏感性评价第17-20页
  1.3 主要研究内容和章节安排第20-23页
    1.3.1 主要研究内容第20-21页
    1.3.2 本文章节安排第21-23页
第二章 滑坡数据获取与特征选取研究第23-41页
  2.1 滑坡发生机理分析第23-25页
    2.1.1 概述第23-24页
    2.1.2 滑坡发生的内在因素第24-25页
    2.1.3 滑坡发生的外在因素第25页
  2.2 四川某地滑坡数据获取与特征提取第25-37页
    2.2.1 四川某地的地质概况第25-27页
    2.2.2 滑坡数据获取第27-32页
    2.2.3 滑坡数据预处理第32-36页
    2.2.4 滑坡数据库建立第36-37页
  2.3 滑坡敏感性的评价参数和技术指标第37-40页
    2.3.1 评价参数第37-38页
    2.3.2 技术指标第38-40页
  2.4 本章小结第40-41页
第三章 常用核函数方法及其应用研究第41-71页
  3.1 核函数描述第41-46页
    3.1.1 核函数的定义第41页
    3.1.2 基本理论和性质第41-45页
    3.1.3 核函数选取规则第45-46页
  3.2 核函数方法第46-53页
    3.2.1 方法描述第46-49页
    3.2.2 多核学习方法第49-53页
  3.3 常用核函数方法第53-61页
    3.3.1 支持向量机第53-57页
    3.3.2 相关向量机第57-61页
  3.4 典例仿真实验第61-63页
    3.4.1 仿真环境与数据库选取第61-62页
    3.4.2 仿真结果与分析第62-63页
  3.5 实际应用与结果分析第63-69页
    3.5.1 软硬件处理平台描述第63页
    3.5.2 滑坡敏感性评价体系第63-64页
    3.5.3 实际处理与效果分析第64-69页
  3.6 本章小结第69-71页
第四章 基于云PSO的多核RVM方法及其应用研究第71-89页
  4.1 云PSO算法描述第71-77页
    4.1.1 云理论第71-73页
    4.1.2 标准PSO算法第73-75页
    4.1.3 基于云理论的PSO算法(CPSO)第75-77页
  4.2 采用PSO的RVM方法研究第77-82页
    4.2.1 PSO-RVM算法第77-78页
    4.2.2 CPSO-RVM算法第78-79页
    4.2.3 一种基于CPSO的多核核函数算法(CPSO-MKRVM)第79-81页
    4.2.4 典例仿真实验第81-82页
  4.3 实际应用与对比分析第82-88页
    4.3.1 实际应用第82-83页
    4.3.2 对比分析第83-88页
  4.4 本章小结第88-89页
第五章 基于二阶锥规划的多核RVM方法及其应用研究第89-103页
  5.1 二阶锥规划方法描述第89-91页
    5.1.1 凸规划理论第89-90页
    5.1.2 二阶锥规划的基本原理第90页
    5.1.3 二阶锥规划常用求解方法第90-91页
  5.2 基于SOCP的MKRVM方法研究第91-95页
    5.2.1 基核选取第91-92页
    5.2.2 权重系数计算第92-93页
    5.2.3 一种基于SOCP的多核核函数算法(SOCP-MKRVM)第93-94页
    5.2.4 典例仿真实验第94-95页
  5.3 实际应用与对比分析第95-101页
    5.3.1 实际应用第95-96页
    5.3.2 对比分析第96-101页
  5.4 本章小结第101-103页
第六章 总结与展望第103-107页
  6.1 结论第103-104页
  6.2 创新点第104-105页
  6.3 展望第105-107页
参考文献第107-117页
攻读学位期间所取得的相关科研成果第117-119页
致谢第119页

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