| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11-12页 |
| 2 支持向量机学习与复杂网络 | 第12-22页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第12-13页 |
| ·约简LSSVM | 第13-14页 |
| ·复杂网络 | 第14-21页 |
| ·网络参数 | 第14-17页 |
| ·小世界特性 | 第17-19页 |
| ·无标度特性 | 第19-20页 |
| ·社区发现 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 基于复杂网络的学习模型样本筛选 | 第22-30页 |
| ·复杂网络建模 | 第22-23页 |
| ·样本筛选 | 第23-29页 |
| ·社区发现聚类 | 第23-26页 |
| ·样本筛选 | 第26-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 4 高炉煤气系统建模与实验分析 | 第30-42页 |
| ·背景介绍 | 第30页 |
| ·社区发现及样本筛选 | 第30-35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 结论 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |