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线性化鲁棒多类支持向量分类机

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第1章 引言第7-15页
   ·研究背景第7-8页
     ·支持向量机第7-8页
     ·鲁棒优化第8页
   ·文献综述第8-14页
     ·基本SVM第8-10页
     ·多类分类问题第10-11页
     ·鲁棒优化方法第11-12页
     ·鲁棒支持向量机第12-14页
   ·研究内容第14-15页
第2章 线性化鲁棒多类支持向量分类机第15-25页
   ·多类支持向量机基本假设第15-16页
   ·线性化多类支持向量机第16-20页
     ·最小化1-范数的分类问题第16-18页
     ·最小化∞-范数的分类问题第18-20页
   ·线性化鲁棒多类支持向量机第20-25页
     ·鲁棒问题的假设第20-21页
     ·鲁棒最小化1-范数的分类问题第21-23页
     ·鲁棒最小化∞-范数的分类问题第23-25页
第3章 特征空间中的数值计算第25-34页
   ·核函数在特征子空间中的近似第25-27页
   ·特征空间中的线性化鲁棒多类支持向量机第27-31页
     ·特征空间中的不确定集第27-29页
     ·特征空间中的线性规划第29-31页
   ·LRM1 与LRM2 的计算第31-34页
     ·数据描述第31页
     ·S 的选取对结果的影响第31-32页
     ·ρ的选取对结果的影响第32-34页
第4章 结论第34-36页
参考文献第36-37页
附录 MATLAB 文件第37-40页
致谢第40-41页
个人简历第41页

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