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支持向量机算法研究及在气象数据挖掘中的应用

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支持向量机算法研究及在气象数据挖掘中的应用
论文目录
 
摘要第1页
Abstract第5-6页
详细摘要第6-15页
1 绪论第15-25页
  · 引言第15-19页
    · 数值预报方法第15-17页
    · 气象数据挖掘第17-19页
  · 国内外研究现状第19-21页
    · 气象数据挖掘研究第19-20页
    · 支持向量机在气象数据挖掘中的应用现状第20-21页
  · 目标与内容第21-22页
  · 论文结构第22-25页
2 统计学习理论与支持向量机第25-49页
  · 引言第25-26页
  · 统计学习理论概述第26-30页
    · 学习问题的表示第26-28页
    · 学习过程一致性的描述第28页
    · VC维和推广性的界第28-29页
    · 结构风险最小化原则第29-30页
  · 支持向量机算法第30-37页
    · 线性SVM第30-34页
    · 非线性SVM第34-36页
    · 支持向量机的主要特点第36-37页
  · 支持向量回归机算法第37-42页
    · 线性ε-SVR第38-41页
    · 非线性ε-SVR第41-42页
  · 支持向量机的训练算法第42-45页
    · 几何方法第42页
    · 代数方法第42-43页
    · 序贯最小优化算法SMO第43-45页
  · 支持向量机的多分类方法第45-48页
    · 一对多方法第46页
    · 一对一方法第46-47页
    · 有向非循环图支持向量机方法第47-48页
  · 本章小结第48-49页
3 支持向量机代价敏感算法的研究第49-77页
  · 引言第49-53页
    · 不平衡数据挖掘特点第49-51页
    · CSDM的实现策略第51-52页
    · 代价类型第52-53页
  · 修正类分布SVM算法的研究第53-60页
    · 分类性能评价方式第53-54页
    · 类分布对C-SVM分类性能的影响第54-55页
    · SVM补偿算法设计第55-56页
    · 实验结果分析及结论第56-60页
  · 重构样本类空间SVM算法的研究第60-65页
    · 贝叶斯(Bayes)方法简介第60-61页
    · 概率估计和误分类代价第61-62页
    · SVM代价敏感分类算法设计第62-63页
    · 实验结果分析及结论第63-65页
  · 引入噪音代价SVR算法的研究第65-76页
    · SVR算法简介第65-66页
    · 典型的代价模型第66-67页
    · 基于KNN的噪音代价模型设计第67-68页
    · 嵌入噪音代价SVR算法的设计第68-69页
    · 实验结果分析与结论第69-76页
  · 本章小结第76-77页
4 支持向量机增量学习算法的研究第77-105页
  · 引言第77-78页
  · LAGRANGIAN支持向量机概述第78-80页
  · LSVM增量学习算法的研究第80-86页
    · 在线增量学习的设计第80-83页
    · 在线增量学习算法实现第83页
    · 成批增量学习的设计第83-85页
    · 成批增量学习算法实现第85-86页
  · LSVM减量学习算法的研究第86-88页
    · 在线减量学习算法设计与实现第86-87页
    · 成批减量学习算法设计第87-88页
    · 成批减量学习算法实现第88页
  · 带有淘汰策略的增量学习算法研究第88-91页
    · 样本选择策略第88-89页
    · 带有淘汰策略的增量学习算法设计与实现第89页
    · 实验结果分析与结论第89-91页
  · LSVR增量学习算法的研究第91-104页
    · Lagrangian支持回归机概述第91-94页
    · LSVR在线增量学习算法设计第94-97页
    · LSVR在线增量学习算法实现第97-98页
    · LSVR成批增量回归学习算法设计第98-100页
    · LSVR成批增量学习算法实现第100-101页
    · 实验结果分析与结论第101-104页
  · 本章小结第104-105页
5 支持向量机在气象数据挖掘中的应用第105-131页
  · 引言第105-108页
    · 气象的时空变化特征第105-106页
    · 气象资料特点第106-107页
    · 气象资料异常处理第107-108页
  · 气象数据仓库构建第108-110页
    · MDSS系统主题域第108-109页
    · MDSS系统架构第109-110页
  · 时态数据挖掘第110-113页
    · 时态数据挖掘简介第110-112页
    · 数据挖掘基本步骤第112-113页
    · SVM在时态数据挖掘的应用第113页
  · 基于SVM的气象数据挖掘第113-129页
    · 预报国子选择及处理第114-115页
    · 数据预处理步骤第115-117页
    · 基于SVM的降雨分类预测研究第117-125页
    · 基于SVR的气温回归预测研究第125-129页
  · 本章小结第129-131页
6 结论与展望第131-137页
  · 结论第131-133页
  · 创新点第133-134页
  · 展望第134-137页
参考文献第137-147页
致谢第147-149页
在学期间发表学术论文及参加科研工作情况第149-150页
  在学期间发表的学术论文第149-150页
  在学期间参加科研项目第150页

本篇论文共150页,点击这进入下载页面
 
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