最小闭包球SVM算法的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究进展及现状 | 第11-15页 |
| ·SVM 的研究进展及现状 | 第11-14页 |
| ·CVM 的研究进展及现状 | 第14-15页 |
| ·论文研究内容 | 第15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 背景知识 | 第17-27页 |
| ·支持向量机概述 | 第17-18页 |
| ·广义最优分类面 | 第18-19页 |
| ·支持向量机 | 第19-20页 |
| ·内积核函数 | 第20-21页 |
| ·支持向量机分类算法的优点 | 第21-22页 |
| ·CVM 算法 | 第22-26页 |
| ·中心约束MEB 问题 | 第22-23页 |
| ·CVM 算法的实现 | 第23-24页 |
| ·时间与空间复杂度 | 第24-25页 |
| ·相关方法的比较 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 加权二类CVM | 第27-34页 |
| ·加权二类CVM | 第27-29页 |
| ·融合先验知识到二类SVM | 第27-28页 |
| ·加权二类SVM 转化为CMEB 问题 | 第28-29页 |
| ·实验结果及分析 | 第29-33页 |
| ·入侵检测模型的建立 | 第29-31页 |
| ·样本权值的计算 | 第31-32页 |
| ·控制参数的筛选 | 第32-33页 |
| ·结果比较分析 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 加权多类CVM | 第34-42页 |
| ·现有的多类SVM 方法分析 | 第34-37页 |
| ·一对多法 | 第34页 |
| ·一对一法 | 第34-35页 |
| ·二叉树法 | 第35页 |
| ·有向无环图法 | 第35-37页 |
| ·直接构造多类分类器 | 第37页 |
| ·加权多类CVM | 第37-39页 |
| ·融合先验知识到多类SVM | 第37-38页 |
| ·加权多类SVM 转化为CMEB 问题 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-41页 |
| ·预警模型的建立 | 第39页 |
| ·样本权值的计算 | 第39-40页 |
| ·控制参数的筛选 | 第40-41页 |
| ·比较 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 排列CVM 算法 | 第42-53页 |
| ·基于最大化间隔排列算法 | 第43-45页 |
| ·近似最小闭包球算法求解及分析 | 第45-47页 |
| ·实验 | 第47-52页 |
| ·基于最小闭包球的排列算法实验 | 第47-49页 |
| ·基于最大化间隔排列算法的航班延误预警实验 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·论文的主要工作及贡献 | 第53页 |
| ·对下一步工作的思考 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第61页 |
