| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-30页 |
| 1 机器学习 | 第17-19页 |
| 2 支持向量机理论研究现状 | 第19-24页 |
| ·训练算法及其改进 | 第19-22页 |
| ·分块算法 | 第20页 |
| ·分解算法 | 第20-21页 |
| ·简化算法 | 第21页 |
| ·增量学习算法 | 第21-22页 |
| ·核函数的构造及改进 | 第22页 |
| ·测试速度及改进 | 第22-23页 |
| ·利用SVM解决多分类的问题 | 第23-24页 |
| 3 支持向量机应用研究现状 | 第24-27页 |
| ·支持向量分类的应用研究现状 | 第24-26页 |
| ·支持向量回归的应用研究现状 | 第26-27页 |
| 4 本论文的研究意义及主要工作 | 第27-30页 |
| ·本论文的研究意义 | 第27-28页 |
| ·本论文的主要研究工作 | 第28-30页 |
| 第二章 支持向量回归解释性体系的建立 | 第30-45页 |
| 1 概况 | 第30-31页 |
| 2 统计学习理论 | 第31-34页 |
| ·VC维理论 | 第31-32页 |
| ·推广性的界 | 第32页 |
| ·结构风险最小准则 | 第32-33页 |
| ·核函数 | 第33-34页 |
| ·转导推理 | 第34页 |
| 3 支持向量回归 | 第34-37页 |
| 4 支持向量回归解释性体系的建立 | 第37-43页 |
| ·基于SVR的非线性描述符筛选 | 第38-39页 |
| ·基于F测验的非线性筛选描述符 | 第38-39页 |
| ·基于均方误差的非线性筛选描述符 | 第39页 |
| ·回归模型显著性检验 | 第39-40页 |
| ·因子重要性分析 | 第40页 |
| ·单因子效应及其灵敏度分析 | 第40-41页 |
| ·因子间互作分析 | 第41页 |
| ·评价指标 | 第41-43页 |
| 5 LIBSVM软件包及其使用方法 | 第43-45页 |
| ·LIBSVM软件包 | 第43页 |
| ·LIBSVM使用方法 | 第43-44页 |
| ·LIBSVM使用举例说明 | 第44-45页 |
| 第三章 解释性体系理论的验证 | 第45-66页 |
| 1 在阴离子表面活性剂定量构质关系研究中的验证 | 第45-57页 |
| ·数据来源 | 第46-48页 |
| ·结果与分析 | 第48-57页 |
| ·46个普通类型阴离子表面活性剂的QSPR分析 | 第48-54页 |
| ·含特殊类型的73个阴离子表面活性剂的QSPR分析 | 第54-57页 |
| ·小结 | 第57页 |
| 2 在小菜蛾人工饲料及合成洛伐他汀的培养基配方优化中的验证 | 第57-66页 |
| ·在小菜蛾人工饲料配方优化中的验证 | 第57-61页 |
| ·数据来源 | 第57-59页 |
| ·结果与分析 | 第59-61页 |
| ·在合成洛伐他汀的培养基配方优化中的验证 | 第61-64页 |
| ·数据来源 | 第61页 |
| ·结果与分析 | 第61-64页 |
| ·小结 | 第64-66页 |
| 第四章 解释性体系理论的应用 | 第66-81页 |
| 1 在筛选水稻苗期抗旱性指标中的应用 | 第66-74页 |
| ·数据来源 | 第66-67页 |
| ·参比模型 | 第67-68页 |
| ·结果与分析 | 第68-73页 |
| ·水稻苗期抗旱性指标的筛选与单因子重要性分析 | 第68-71页 |
| ·各模型拟合与留一法预测性能比较 | 第71-73页 |
| ·小结 | 第73-74页 |
| 2 在棉铃虫蛹发育历期估测中的应用 | 第74-81页 |
| ·数据来源 | 第75-76页 |
| ·基于SVR的棉铃虫蛹发育率和发育历期估测 | 第76-77页 |
| ·三基点温度的估测 | 第76页 |
| ·基于少量样本的独立预测 | 第76页 |
| ·参比模型 | 第76-77页 |
| ·结果与分析 | 第77-79页 |
| ·基于所有样本的棉铃虫蛹期发育率(发育历期)分析 | 第77-78页 |
| ·基于少量样本的独立预测分析 | 第78-79页 |
| ·小结 | 第79-81页 |
| 第五章 解释性体系理论应用于指导配方优化实验 | 第81-107页 |
| 1 产谷氨酸脱羧酶大肠杆菌诱变株的培养基配方与发酵条件优化 | 第81-88页 |
| ·实验 | 第82-83页 |
| ·仪器与试剂 | 第82页 |
| ·培养基配方 | 第82页 |
| ·菌体培养及酶活性测定 | 第82-83页 |
| ·配方优化过程与分析 | 第83-88页 |
| ·第一轮均匀设计 | 第83-84页 |
| ·非线性因子筛选及单因子重要性分析 | 第84-85页 |
| ·单因子效应分析及保留因子最优取值的确定 | 第85-86页 |
| ·第二轮均匀设计 | 第86-88页 |
| ·小结 | 第88页 |
| 2 木薯生料产乙醇发酵条件配方优化 | 第88-98页 |
| ·材料与方法 | 第89-90页 |
| ·试验材料 | 第89页 |
| ·实验方法 | 第89-90页 |
| ·检验指标 | 第90页 |
| ·优化过程、结果与分析 | 第90-97页 |
| ·初始配方及各因素上下限 | 第90页 |
| ·第一轮均匀设计及结果 | 第90-92页 |
| ·基于SVR非线性因子筛选 | 第92-93页 |
| ·模型显著性检验、单因子重要性分析及效应分析 | 第93-96页 |
| ·第二轮均匀设计及结果 | 第96-97页 |
| ·小结 | 第97-98页 |
| 3 棉铃虫人工饲料配方优化 | 第98-107页 |
| ·材料与方法 | 第98-99页 |
| ·虫源与饲养管理 | 第98-99页 |
| ·初始人工饲料配方 | 第99页 |
| ·优化过程、结果及分析 | 第99-106页 |
| ·初始配方及各因素上下限 | 第99-100页 |
| ·第一轮均匀设计 | 第100页 |
| ·非线性因子筛选 | 第100-101页 |
| ·模型评估 | 第101页 |
| ·第二轮实验设计 | 第101-106页 |
| ·小结 | 第106-107页 |
| 第六章 结论与展望 | 第107-111页 |
| 1 结论 | 第107-109页 |
| 2 展望 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-122页 |
| 致谢 | 第122-124页 |
| 个人简历 | 第124-126页 |
