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