| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| Extended Abstract | 第9-12页 |
| 目录 | 第12-14页 |
| Contents | 第14-16页 |
| 图清单 | 第16-19页 |
| 表清单 | 第19-21页 |
| 1 绪论 | 第21-34页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·国内外研究现状 | 第22-29页 |
| ·研究意义 | 第29页 |
| ·研究内容 | 第29-32页 |
| ·论文的组织结构 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 2 支持向量机理论及其算法改进 | 第34-57页 |
| ·支持向量分类机基本理论 | 第34-40页 |
| ·支持向量分类机算法改进 | 第40-45页 |
| ·支持向量回归机基本理论 | 第45-49页 |
| ·支持向量回归机算法改进 | 第49-51页 |
| ·核函数与特征选择 | 第51-55页 |
| ·数值实验 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 3 基于支持向量机的空间数据挖掘方法 | 第57-66页 |
| ·空间数据挖掘概述 | 第57-59页 |
| ·基于支持向量机的空间数据挖掘流程与框架 | 第59-61页 |
| ·实现方法与算法设计 | 第61-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 4 基于支持向量机的旅游地理经济预测应用 | 第66-93页 |
| ·旅游地理经济数据库构建 | 第66-73页 |
| ·旅游地理经济数据指标统计分析 | 第73-78页 |
| ·基于支持向量机的旅游地理经济预测模型 | 第78-92页 |
| ·小结 | 第92-93页 |
| 5 基于支持向量机的旅游地理经济风险管理 | 第93-104页 |
| ·旅游地理经济风险特性 | 第93-94页 |
| ·基于支持向量机的旅游地理经济风险管理模型 | 第94-102页 |
| ·旅游地理经济风险管理策略 | 第102-103页 |
| ·小结 | 第103-104页 |
| 6 基于支持向量机的旅游地理经济数据挖掘设计与实现 | 第104-120页 |
| ·泰安市旅游地理经济特色 | 第104-105页 |
| ·基于支持向量机的泰安市旅游地理经济数据挖掘设计 | 第105-114页 |
| ·数据挖掘软件功能实现 | 第114-119页 |
| ·小结 | 第119-120页 |
| 7 结论与展望 | 第120-123页 |
| ·主要研究成果与结论 | 第120-121页 |
| ·主要创新 | 第121-122页 |
| ·研究展望 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-130页 |
| 作者简历 | 第130-133页 |
| 学位论文数据集 | 第133页 |