| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| ·船舶技术经济论证领域中方法的研究现状 | 第13-19页 |
| ·运量预测 | 第13-15页 |
| ·船型要素数学建模 | 第15-17页 |
| ·船型方案评价 | 第17-19页 |
| ·统计学习理论的发展及研究现状 | 第19-21页 |
| ·支持向量机方法的发展及研究现状 | 第21-23页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第23-24页 |
| ·本文的研究内容 | 第24-26页 |
| 第2章 统计学习理论与支持向量机 | 第26-54页 |
| ·最优化理论 | 第26-29页 |
| ·凸规划问题 | 第26-27页 |
| ·最优性条件 | 第27-28页 |
| ·Wolfe对偶 | 第28-29页 |
| ·机器学习与统计学习理论——SVM的理论基础 | 第29-37页 |
| ·机器学习的基本问题和方法 | 第29-32页 |
| ·统计学习理论 | 第32-37页 |
| ·核函数 | 第37-39页 |
| ·核的基本概念 | 第37-38页 |
| ·常见的核函数 | 第38-39页 |
| ·标准支持向量机方法 | 第39-52页 |
| ·标准支持向量机分类 | 第39-43页 |
| ·标准支持向量机回归 | 第43-48页 |
| ·求解支持向量机的算法综述 | 第48-51页 |
| ·支持向量机方法的特点 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第3章 基于单参数的Lagrangian支持向量机回归算法 | 第54-69页 |
| ·概述 | 第54-55页 |
| ·标准支持向量机回归问题的数学表述 | 第55-56页 |
| ·基于单参数的Lagrangian支持向量机回归算法 | 第56-60页 |
| ·改进算法的原理 | 第56-58页 |
| ·改进算法的实现 | 第58-59页 |
| ·对改进算法的理论探讨 | 第59-60页 |
| ·仿真实例 | 第60-68页 |
| ·人工数据集上的比较 | 第61-65页 |
| ·实际数据集上的比较 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第4章 基于高斯核参数加权的支持向量机回归算法 | 第69-84页 |
| ·概述 | 第69-70页 |
| ·基于高斯核的标准支持向量机回归算法的学习原理 | 第70-73页 |
| ·基于高斯核参数加权的支持向量机回归算法 | 第73-76页 |
| ·核函数的证明 | 第74-75页 |
| ·权重因子的确定 | 第75-76页 |
| ·算法的具体步骤 | 第76页 |
| ·仿真实例 | 第76-82页 |
| ·人工数据集上的比较 | 第76-81页 |
| ·实际数据集上的比较 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第5章 支持向量机方法在运量预测中的应用 | 第84-99页 |
| ·概述 | 第84-86页 |
| ·常规预测方法简介 | 第86-90页 |
| ·指数平滑法 | 第86-88页 |
| ·灰色模型预测法 | 第88-89页 |
| ·神经网络预测方法 | 第89-90页 |
| ·支持向量机方法与常用预测方法的比较 | 第90-92页 |
| ·实例分析 | 第92-98页 |
| ·时间序列预测 | 第92-96页 |
| ·影响因素预测 | 第96-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第6章 支持向量机方法在船型要素数学建模中的应用 | 第99-113页 |
| ·概述 | 第99-100页 |
| ·常规回归建模方法 | 第100-102页 |
| ·支持向量机回归建模的步骤 | 第102页 |
| ·实例分析 | 第102-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 第7章 KPCA方法在船型方案评价中的应用 | 第113-123页 |
| ·概述 | 第113-115页 |
| ·常规的评价方法简介 | 第115-116页 |
| ·层次分析法(AHP法) | 第115页 |
| ·交互式多目标决策方法 | 第115-116页 |
| ·KPCA方法介绍 | 第116-119页 |
| ·KPCA简介 | 第116-117页 |
| ·模型原理 | 第117-118页 |
| ·KPCA方法的评价步骤 | 第118-119页 |
| ·KPCA方法的特点 | 第119-120页 |
| ·实例分析 | 第120-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 第8章 总结与展望 | 第123-126页 |
| ·论文研究工作的成果 | 第123-124页 |
| ·论文研究工作的创新点 | 第124-125页 |
| ·论文研究工作的展望 | 第125-126页 |
| 参考文献 | 第126-136页 |
| 致谢 | 第136-137页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第137页 |