| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 插图和附表清单 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·选题背景、目的及意义 | 第12-14页 |
| ·选题背景 | 第12-13页 |
| ·选题目的 | 第13页 |
| ·选题意义 | 第13-14页 |
| ·国内外相关研究综述 | 第14-17页 |
| ·国外研究综述 | 第14-16页 |
| ·国内研究综述 | 第16-17页 |
| ·研究内容、方法与思路 | 第17-19页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·研究方法 | 第18-19页 |
| ·论文创新之处 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 创新型城市理论基础 | 第21-28页 |
| ·创新城市理论 | 第21-24页 |
| ·创新概念的提出 | 第21页 |
| ·创新型城市的内涵 | 第21-22页 |
| ·创新型城市的载体 | 第22-23页 |
| ·创新型城市的特征 | 第23-24页 |
| ·评价方法相关理论 | 第24-26页 |
| ·传统评价方法 | 第24-26页 |
| ·遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）的评价方法 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）评价方法研究 | 第28-37页 |
| ·支持向量机的原理 | 第28-30页 |
| ·支持向量机的基本概念 | 第28-29页 |
| ·支持向量机方法的应用 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的原理 | 第30-34页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的应用 | 第31-34页 |
| ·遗传算法优化支持向量机的原理 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于遗传算法优化支持向量机的我国创新型城市评价实证研究 | 第37-63页 |
| ·创新型城市评价指标体系的构建 | 第37-53页 |
| ·创新型城市评价指标体系建立的基本原则 | 第37-38页 |
| ·创新型城市评价指标体系的建立 | 第38-53页 |
| ·评价指标体系的初始化 | 第38-40页 |
| ·指标体系的确立 | 第40-53页 |
| ·基于遗传算法优化支持向量机创新型城市实证评价 | 第53-62页 |
| ·GA-SVM 实证评价步骤 | 第53页 |
| ·GA-SVM 评价过程 | 第53-57页 |
| ·创新型城市评价结果分析与建议 | 第57-62页 |
| ·创新型城市比较分析 | 第58-59页 |
| ·创新型城市发展成果 | 第59-61页 |
| ·创新型城市发展的对策建议 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-64页 |
| ·主要结论与研究成果 | 第63页 |
| ·研究不足与展望 | 第63-64页 |
| ·指标体系问题 | 第63页 |
| ·GA-SVM 回归模型问题 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录 | 第68-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76页 |
| 攻读学位期间参与导师课题 | 第76页 |
