| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·支持向量机的研究背景 | 第9页 |
| ·支持向量机的研究现状 | 第9-11页 |
| ·支持向量机学习算法的研究 | 第9-10页 |
| ·多类支持向量机的研究 | 第10-11页 |
| ·支持向量机的应用研究 | 第11页 |
| ·论文组织和创新点 | 第11-12页 |
| 第2章 支持向量机 | 第12-18页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第12-14页 |
| ·线性不可分支持向量机 | 第14-15页 |
| ·非线性可分支持向量机 | 第15-18页 |
| 第3章 多类分类支持向量机 | 第18-23页 |
| ·多类支持向量机 | 第18-23页 |
| ·一次性求解方法 | 第18页 |
| ·一对多组合(one against all)方法 | 第18-19页 |
| ·一对一组合 (one against one)方法 | 第19-20页 |
| ·决策树方法 | 第20页 |
| ·DAG(有向无环图) | 第20-21页 |
| ·纠错编码支持向量机 | 第21页 |
| ·M-ary 支持向量机 | 第21-22页 |
| ·多类模糊支持向量机 | 第22-23页 |
| 第4章 类间间隔矩阵和类中心距离矩阵 | 第23-29页 |
| ·类间最大间隔分类器 | 第23-24页 |
| ·类间间隔矩阵 | 第24页 |
| ·类中心距离矩阵 | 第24-25页 |
| ·计算过程 | 第25-26页 |
| ·类间间隔计算过程 | 第25-26页 |
| ·类中心距离计算过程 | 第26页 |
| ·时间复杂度比较 | 第26-29页 |
| ·SVM 最大间隔分类器和类间间隔矩阵时间复杂度 | 第26-27页 |
| ·类间间隔矩阵和类中心距离矩阵时间复杂度 | 第27-29页 |
| 第5章 基于类中心去边缘多类模糊支持向量机 | 第29-35页 |
| ·基于类中心去边缘两类模糊支持向量机 | 第29-31页 |
| ·基于类中心思想去边缘多类模糊支持向量机 | 第31-33页 |
| ·模糊隶属度 | 第31-32页 |
| ·去边缘多类模糊支持向量机 | 第32-33页 |
| ·对比与实证分析 | 第33-35页 |
| 第6章 总结与展望 | 第35-36页 |
| ·总结 | 第35页 |
| ·展望 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-39页 |
| 致谢 | 第39-40页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第40页 |