基于Pareto多目标优化的SVM多类分类算法的实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·本课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·SVM 算法的研究现状 | 第9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9页 |
| ·本文的内容安排 | 第9-11页 |
| 第二章 SVM 算法及多类分类算法介绍 | 第11-16页 |
| ·SVM 的基础理论及基本思想 | 第11-12页 |
| ·SVM 的理论基础 | 第11页 |
| ·SVM 的分类步骤 | 第11-12页 |
| ·核函数 | 第12-13页 |
| ·SVM 解决分类问题 | 第13-15页 |
| ·多类问题的概述 | 第13页 |
| ·几种多类算法 | 第13-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 评价标准与遗传算法 | 第16-20页 |
| ·评价标准 | 第16-18页 |
| ·正确率评价标准 | 第16页 |
| ·AUC 评价 | 第16-18页 |
| ·遗传算法 | 第18-19页 |
| ·遗传算法原理 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的过程 | 第19页 |
| ·遗传算法特点 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第四章 PARETO 优化原理及多目标优化 | 第20-25页 |
| ·PARETO 优化 | 第20-21页 |
| ·多目标优化问题 | 第21页 |
| ·多目标优化算法 | 第21-24页 |
| ·NSGAⅡ算法 | 第21-23页 |
| ·epsilon-MOEA 算法 | 第23-24页 |
| ·其它算法 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第五章 改进的分类算法SVM_PARETO | 第25-31页 |
| ·SVM_PARETO 算法介绍 | 第25-27页 |
| ·SVM_PARETO 算法流程 | 第27-28页 |
| ·SVM_PARETO 算法设计 | 第28-30页 |
| ·遗传算法设计 | 第28-29页 |
| ·多目标优化算法设计 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第31-37页 |
| ·实验相关参数选择 | 第31-32页 |
| ·实验结果分析与评价 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第七章 相关工作与展望 | 第37-40页 |
| ·相关工作 | 第37页 |
| ·展望 | 第37-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 附录A 攻读学位其间发表的论文 | 第44页 |
