| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-11页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·论文结构 | 第10-11页 |
| 第2章 统计学习理论与支持向量机 | 第11-36页 |
| ·机器学习 | 第11-13页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第13-15页 |
| ·统计学习理论 | 第15-22页 |
| ·支持向量机 | 第22-34页 |
| ·本章小节 | 第34-36页 |
| 第3章 多类分类支持向量机 | 第36-43页 |
| ·二类组合分类 | 第36页 |
| ·全局优化分类 | 第36-37页 |
| ·决策树分类 | 第37-38页 |
| ·多类分类方法性能分析和应用实例 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 模糊支持向量机 | 第43-50页 |
| ·模糊集的基本概念 | 第43-44页 |
| ·模糊支持向量机 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结和展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 学习期间发表论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |