| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| 1．1 问题的提出及研究意义 | 第6-7页 |
| 1．2 食物安全内涵的界定及理解 | 第7-8页 |
| 1．3 国内外研究的现状 | 第8-9页 |
| 1．4 本文的研究方法及内容 | 第9-10页 |
| 第二章 支持向量回归及参数选择 | 第10-25页 |
| 2．1 统计学习理论 | 第10-13页 |
| 2．2 支持向量回归 | 第13-16页 |
| 2．3 加权支持向量回归 | 第16-19页 |
| 2．4 回归模型中惩罚参数C和精度ε的选择 | 第19-22页 |
| 2．5 数值试验 | 第22-25页 |
| 第三章 基于粗糙集数据预处理的支持向量回归 | 第25-32页 |
| 3．1 粗糙集理论 | 第25-27页 |
| 3．2 基于粗糙集理论数据预处理的支持向量回归 | 第27-29页 |
| 3．3 粗糙集理论与灰色系统理论在指标选择中的比较 | 第29-31页 |
| 3．4 数据预处理前后回归模型在食物安全应用中的比较 | 第31-32页 |
| 第四章 支持向量回归及其核方法在食物安全中的应用 | 第32-52页 |
| 4．1 食物安全评价指标的选取 | 第32-34页 |
| 4．2 食物安全的评价方法 | 第34-36页 |
| 4．2．1 主成分分析法 | 第34页 |
| 4．2．2 核主成分分析法 | 第34-36页 |
| 4．3 全国31省市食物安全的实例评价 | 第36-44页 |
| 4．4 食物产量的预测模型 | 第44-49页 |
| 4．4．1 时间序列分析预测模型 | 第44-47页 |
| 4．4．2 支持向量回归预测模型 | 第47-48页 |
| 4．4．3 3种预测模型的比较 | 第48-49页 |
| 4．5 我国粮食安全警情分析 | 第49-50页 |
| 4．6 确保食物安全应采取的对策 | 第50-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简介 | 第56页 |