支持向量机的模型选择研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-7页
第1章 绪论	第7-10页
·课题背景	第7-8页
·本课题研究的目的及意义	第8页
·支持向量机研究及发展现状	第8-9页
·本文主要研究内容	第9-10页
第2章 支持向量机原理	第10-15页
·支持向量机基本思想	第10-11页
·线性可分情况	第11-12页
·线性不可分情况	第12-13页
·核函数的选择	第13-15页
第3章 SVM多参数模型选择	第15-24页
·多宽度高斯核	第15-16页
·前人及相关的工作	第16-17页
·多参数模型选择	第17-23页
·计算期望误差界的梯度	第18-20页
·算法实现的一些观点	第20页
·实验	第20-23页
·本章小结	第23-24页
第4章 基于遗传算法的两阶段模型选择	第24-36页
·遗传算法	第24-26页
·遗传算法应用于核参数选择	第26-28页
·SVM的形式化	第28页
·K_(DG)(X, Y)核的正定性证明	第28-31页
·基于遗传算法的两阶段模型选择的具体实现	第31-32页
·实验	第32-34页
·本章小结	第34-36页
结论	第36-37页
参考文献	第37-41页
攻读学位期间发表的学术论文	第41-43页
致谢	第43页