| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 1 绪论 | 第14-31页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-18页 |
| ·研究背景 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15-18页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第18-25页 |
| ·单个元模型的构建 | 第18-21页 |
| ·组合元模型的构建 | 第21-23页 |
| ·基于元模型的稳健参数设计 | 第23-25页 |
| ·计算机试验设计元建模中存在的问题 | 第25-26页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第26-30页 |
| ·研究内容 | 第26-28页 |
| ·技术路线 | 第28-30页 |
| ·研究的创新之处 | 第30-31页 |
| 2 基本理论知识 | 第31-44页 |
| ·SVR的基本模型 | 第31-38页 |
| ·统计学习理论与结构风险最小化 | 第31-32页 |
| ·SVR的基本数学模型 | 第32-33页 |
| ·ε-SVR | 第33-35页 |
| ·Huber-SVR | 第35-36页 |
| ·LS-SVR | 第36-38页 |
| ·其它若干建模技术 | 第38-40页 |
| ·多项式模型 | 第38页 |
| ·径向基函数 | 第38-39页 |
| ·Kriging模型 | 第39-40页 |
| ·有的组合策略 | 第40-44页 |
| ·基于预测方差的选取准则 | 第40页 |
| ·基于最小化交叉验证误差的组合准则 | 第40-42页 |
| ·基于最小化RMSE的组合准则 | 第42-44页 |
| 3 SVR元模型的构建 | 第44-78页 |
| ·基于非半正定核的支持向量回归机 | 第44-60页 |
| ·求解非半正定核SVR的理论前提 | 第45-47页 |
| ·非半正定核SVR的求解 | 第47-55页 |
| ·试验及其结果 | 第55-60页 |
| ·基于梯度信息的支持向量回归机 | 第60-76页 |
| ·其于梯度信息的ε-支持向量回归机(GE-ε-SVR) | 第60-68页 |
| ·其于梯度信息的最小二乘支持向量回归机(GE-LS-SVR) | 第68-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 4 基于SVR的组合元模型构建 | 第78-102页 |
| ·元模型的组合策略 | 第79-80页 |
| ·基于递归算术平均的元模型组合准则 | 第80-82页 |
| ·仿真试验及实证分析 | 第82-101页 |
| ·测试函数 | 第82-83页 |
| ·鲍鱼的例子 | 第83页 |
| ·试验安排 | 第83-85页 |
| ·试验结果与分析 | 第85-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 5 基于SVR的单个元模型及组合元模型的稳健参数设计 | 第102-116页 |
| ·基于元模型的稳健参数设计算法 | 第103-105页 |
| ·仿真试验及实证分析 | 第105-115页 |
| ·试验的安排 | 第105页 |
| ·试验结果与分析 | 第105-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 6 工作总结与研究展望 | 第116-119页 |
| ·工作总结 | 第116-117页 |
| ·研究展望 | 第117-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 参考文献 | 第120-133页 |
| 附录A 攻读博士学位期间发表或录用的论文情况 | 第133-135页 |
| 附录B 攻读博士学位期间参加的科学研究情况 | 第135页 |
