基于遗传算法的SVM研究及其在小区规划方案评价上的应用

摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-9页
第一章 绪论	第9-12页
·研究背景	第9-11页
·研究意义	第11-12页
第二章 有关算法的理论基础	第12-28页
·特征选择技术简介	第12-17页
·特征选择的基本概念	第12-13页
·类别可分离性判据	第13-14页
·特征选择的算法	第14-17页
·统计学习理论与支持向量机(SVM)概述	第17-21页
·统计学习理论	第18-20页
·支持向量机	第20-21页
·遗传算法	第21-28页
·遗传算法基本原理	第22页
·遗传算法基本流程	第22-23页
·遗传算法基本操作	第23-26页
·遗传算法参数选择	第26-28页
第三章 基于GA的SVM方法	第28-34页
·算法描述	第28-29页
·遗传支持向量回归模型	第29-32页
·遗传算法的特点及优化支持向量机的可行性	第29-30页
·遗传算法与支持向量机结合的一般形式	第30-31页
·基于遗传算法的支持向量回归模型	第31-32页
·算法过程	第32-34页
第四章 算法的应用	第34-38页
·确定小区规划方案的评价指标体系	第34页
·指标体系的量化	第34-35页
·建立基于SVM的多分类器系统	第35-36页
·实例论证	第36-38页
第五章 总结和展望	第38-39页
·本文的主要工作	第38页
·进一步的研究方向	第38-39页
参考文献	第39-42页
发表的文章和参与的基金项目	第42-43页
致谢	第43页