| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 缩略词索引 | 第16-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-42页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第18-19页 |
| 1.2 特征选择理论及研究进展 | 第19-26页 |
| 1.2.1 特征选择的一般流程 | 第20-21页 |
| 1.2.2 特征选择算法的分类 | 第21-25页 |
| 1.2.3 特征选择的主要研究方向 | 第25-26页 |
| 1.3 基于SVM的特征选择 | 第26-29页 |
| 1.3.1 SVM用于特征选择的意义 | 第26-27页 |
| 1.3.2 SVM在特征选择中的研究进展 | 第27-29页 |
| 1.4 网络数据的特征选择 | 第29-35页 |
| 1.4.1 网络数据概述 | 第29-34页 |
| 1.4.2 网络数据特征选择算法面临的挑战 | 第34-35页 |
| 1.5 基于SVM的网络数据特征选择算法研究思路 | 第35-38页 |
| 1.5.1 基本原理 | 第35-36页 |
| 1.5.2 主要特点 | 第36-38页 |
| 1.6 论文主要工作和创新点 | 第38-39页 |
| 1.7 论文结构安排 | 第39-42页 |
| 第二章 基于SVM的网络数据有监督特征选择算法 | 第42-72页 |
| 2.1 引言 | 第42-43页 |
| 2.2 SVM分类理论 | 第43-47页 |
| 2.2.1 线性可分数据集的二分类问题 | 第43-45页 |
| 2.2.2 线性不可分数据集的二分类问题 | 第45-47页 |
| 2.3 算法原理 | 第47-50页 |
| 2.3.1 问题描述 | 第47-48页 |
| 2.3.2 分组效应 | 第48-50页 |
| 2.4 基于ADMM的MDrSVM算法求解过程 | 第50-55页 |
| 2.5 MDrSVM算法理论分析 | 第55-61页 |
| 2.5.1 收敛性分析和计算复杂度 | 第55页 |
| 2.5.2 自适应调整参数 | 第55-57页 |
| 2.5.3 选择的特征个数及训练样本个数 | 第57-58页 |
| 2.5.4 测试误差 | 第58-61页 |
| 2.6 实验结果 | 第61-69页 |
| 2.6.1 仿真测试 | 第61-63页 |
| 2.6.2 实际网络数据测试 | 第63-66页 |
| 2.6.3 公开数据集测试 | 第66-69页 |
| 2.7 本章小结 | 第69-72页 |
| 第三章 基于SVM的网络数据半/无监督特征选择算法 | 第72-102页 |
| 3.1 引言 | 第72-73页 |
| 3.2 算法原理 | 第73-77页 |
| 3.2.1 两类网络数据的半/无特征选择算法 | 第73-74页 |
| 3.2.2 多类网络数据的半/无特征选择算法 | 第74-75页 |
| 3.2.3 分组效应 | 第75-77页 |
| 3.3 基于ADMM的SENFS/UENFS算法求解过程 | 第77-82页 |
| 3.4 SENFS/UENFS算法理论分析 | 第82-85页 |
| 3.4.1 收敛性分析和计算复杂度 | 第82页 |
| 3.4.2 自适应调整参数 | 第82-85页 |
| 3.5 实验结果 | 第85-99页 |
| 3.5.1 仿真测试 | 第86-88页 |
| 3.5.2 实际网络数据测试 | 第88-97页 |
| 3.5.3 公开数据集测试 | 第97-99页 |
| 3.6 本章小结 | 第99-102页 |
| 第四章 基于SVM的线性不可分网络数据特征选择算法 | 第102-116页 |
| 4.1 引言 | 第102页 |
| 4.2 面向线性不可分网络数据的有监督特征选择算法 | 第102-109页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第102-104页 |
| 4.2.2 KMDrSVM算法的求解过程 | 第104-105页 |
| 4.2.3 非线性映射函数拟合 | 第105-106页 |
| 4.2.4 实验结果 | 第106-109页 |
| 4.3 面向线性不可分网络数据的无监督特征选择算法 | 第109-115页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第110-111页 |
| 4.3.2 KUENFS算法的求解过程 | 第111-113页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第113-115页 |
| 4.4 本章小结 | 第115-116页 |
| 第五章 基于SVM的网络数据自动识别方案 | 第116-128页 |
| 5.1 引言 | 第116-117页 |
| 5.2 方案概述 | 第117-119页 |
| 5.2.1 方案特点 | 第117-118页 |
| 5.2.2 总体方案 | 第118-119页 |
| 5.3 系统实现方案 | 第119-121页 |
| 5.3.1 关键技术 | 第119-120页 |
| 5.3.2 软件处理流程 | 第120-121页 |
| 5.4 实验结果 | 第121-127页 |
| 5.4.1 仿真测试 | 第122-124页 |
| 5.4.2 实际网络数据测试 | 第124-126页 |
| 5.4.3 公开数据集测试 | 第126-127页 |
| 5.5 本章小结 | 第127-128页 |
| 第六章 总结和展望 | 第128-132页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第128-129页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第129-132页 |
| 附录I | 第132-134页 |
| 附录II | 第134-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 参考文献 | 第138-151页 |
| 作者简历 | 第151页 |
