关于支持向量机中的参数优化的研究

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-6页
第一章 绪论	第6-11页
·研究背景	第7-8页
·研究现状	第8-10页
·本文主要目的、工作和内容	第10-11页
第二章 支持向量机	第11-22页
·理论基础	第11-13页
·支持向量机	第13-19页
·最优分类超平面	第13-15页
·支持向量机	第15-16页
·核技术	第16-18页
·序列最小优化方法	第18-19页
·针对多类问题的求解	第19-22页
第三章 参数优化方法	第22-32页
·模型参数的分析	第22-23页
·参数的选择方法	第23-26页
·交叉验证方法	第24-25页
·网格搜索算法	第25-26页
·基于遗传算法的SVM参数选择	第26页
·新的SVM参数选择方法	第26-32页
·基于育种算法的支持向量机	第26-27页
·基于粒子群算法的支持向量机	第27-29页
·基于混合算法的支持向量机	第29-32页
第四章 数值试验	第32-36页
·基于粒子群算法和育种算法的混合算法的数值试验	第32-33页
·支持向量机的参数优化数值试验	第33-36页
第五章 展望	第36-37页
参考文献	第37-40页
攻读学位期间所发表的学术论文	第40-41页
致谢	第41页