| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 支持向量机的研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第13-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 本文章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 基于进化计算的支持向量机及仿真分析 | 第14-32页 |
| 2.1 支持向量机模型 | 第14-17页 |
| 2.1.1 支持向量机基本原理 | 第14-16页 |
| 2.1.2 支持向量机模型 | 第16-17页 |
| 2.2 基于进化计算的支持向量机 | 第17-26页 |
| 2.2.1 PSO-SVM 模型 | 第18-20页 |
| 2.2.1.1 粒子群优化算法原理 | 第18-19页 |
| 2.2.1.2 基于 PSO 的 SVM 算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 QCPSO-SVM 模型 | 第20-26页 |
| 2.2.2.1 量子 PSO 算法（QPSO） | 第20-22页 |
| 2.2.2.2 文化 PSO 算法（CPSO） | 第22-24页 |
| 2.2.2.3 基于 QCPSO 的 SVM 算法 | 第24-26页 |
| 2.3 典例仿真与对比分析 | 第26-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于半定规划的支持向量机研究 | 第32-40页 |
| 3.1 半定规划方法描述 | 第32页 |
| 3.2 基于半定规划的支持向量机 | 第32-36页 |
| 3.3 典例仿真与分析 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 测井实际应用 | 第40-50页 |
| 4.1 油层识别问题的提出 | 第40页 |
| 4.2 油层识别系统设计 | 第40-41页 |
| 4.3 具体实现与效果分析 | 第41-46页 |
| 4.3.1 样本信息选取与预处理 | 第41页 |
| 4.3.2 样本信息属性约简 | 第41-42页 |
| 4.3.3 识别结果及比较 | 第42-46页 |
| 4.4 挂接石油测井智能数据挖掘系统 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |