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支持向量机回归算法与应用研究
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支持向量机回归算法与应用研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-15 页
第一章 绪论第15-33 页
　　· 理论背景第15-19 页
　　　　· 机器学习的基本问题第16-17 页
　　　　· 复杂性与推广能力第17-18 页
　　　　· 结构风险最小化第18-19 页
　　· 支持向量机基本原理第19-23 页
　　　　· 支持向量第22-23 页
　　　　· 核函数第23 页
　　· 支持向量机算法综述第23-28 页
　　　　· 各种训练算法介绍及比较第23-27 页
　　　　· 如何提高测试速度第27 页
　　　　· 模型的的选择第27-28 页
　　· 支持向量机应用研究综述第28-30 页
　　　　· 模式识别第29 页
　　　　· 回归建模第29-30 页
　　· 本文的主要内容第30-33 页
第二章 支持向量机回归与算法实现第33-44 页
　　· 前言第33 页
　　· 支持向量机回归原理第33-36 页
　　　　· 核函数第35-36 页
　　　　· 损失函数第36 页
　　· 支持向量机回归算法的实现第36-43 页
　　　　· SMO算法第37-40 页
　　　　· LS-SVMR算法第40-43 页
　　· 本章小结第43-44 页
第三章 一种新的支持向量机回归在线训练算法第44-53 页
　　· 引言第44 页
　　· 支持向量机回归问题的表述第44-46 页
　　· OSVR的训练算法第46-49 页
　　　　· OSVR算法原理第46-47 页
　　　　· OSVR的收敛性证明第47-49 页
　　· 算法比较结果与讨论第49-51 页
　　· 本章结论与小结第51-53 页
第四章 支持向量机在工业过程软测量中的应用第53-61 页
　　· 引言第53-54 页
　　· 基于支持向量机的纸浆Kappa值软测量模型第54-56 页
　　　　· 国内外的纸浆Kappa值软测量研究情况第54-55 页
　　　　· 样本数据的构建第55 页
　　　　· 支持向量机的学习训练第55-56 页
　　· 结果分析与讨论第56-60 页
　　　　· 预测结果与模型比较第56-57 页
　　　　· 模型自由参数的影响第57-60 页
　　· 本章结论与小结第60-61 页
第五章 基于支持向量机回归的非线性预测控制第61-71 页
　　· 引言第61-62 页
　　· LS-SVM模型算法预测控制第62-65 页
　　　　· 控制结构第62 页
　　　　· LS-SVM辨识器的设计第62-64 页
　　　　· 参考轨迹第64-65 页
　　　　· 滚动优化计算第65 页
　　· 连续搅拌槽反应器(CSTR)的仿真第65-69 页
　　· 本章结论与小结第69-71 页
第六章 基于支持向量机回归的自抗扰控制器第71-88 页
　　· 引言第71-72 页
　　· 二阶SVM-ADRC结构原理第72-75 页
　　　　· 标准ADRC第72-73 页
　　　　· SVM-ADRC第73-75 页
　　· ADRC参数自整定第75-77 页
　　　　· “时间尺度”模型的辨识第75-76 页
　　　　· 遗传算法第76-77 页
　　· 仿真实例第77-87 页
　　　　· pH中和过程的仿真第78-85 页
　　　　· 连续搅拌槽反应器(CSTR)的仿真第85-87 页
　　· 本章结论与小结第87-88 页
第七章 基于支持向量机的逆模PID复合控制研究第88-97 页
　　· 引言第88-89 页
　　· 逆系统的支持向量机模型实现第89-91 页
　　　　· 最小二乘支持向量机回归模型第89-90 页
　　　　· 逆系统的最小二乘支持向量机模型实现第90-91 页
　　· SVM逆模／PID复合控制第91-92 页
　　· CSTR的LS-SVM逆模型与逆模控制第92-96 页
　　　　· CSTR的支持向量机逆模型第92-93 页
　　　　· CSTR的支持向量机直接逆模控制第93-94 页
　　　　· CSTR的SVM逆模／PID复合控制第94-96 页
　　· 本章结论与小结第96-97 页
结论第97-100 页
参考文献第100-108 页
攻读博士期间发表的论文第108-110 页
致谢第110页

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