| 中文摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8-10页 |
| ·本文的主要研究工作和内容安排 | 第10-14页 |
| ·本文研究的内容和贡献 | 第10-12页 |
| ·各章节内容的具体安排 | 第12-14页 |
| 第二章 理论背景,发展现状,存在的问题和研究方向概述 | 第14-27页 |
| ·基于统计学习理论的支持向量机算法理论背景 | 第14-18页 |
| ·机器学习发展历史 | 第16页 |
| ·支持向量机的发展历史 | 第16-18页 |
| ·支持向量机算法的实现软件包和资源 | 第18页 |
| ·经典控制理论，现代控制理论和智能控制理论概述 | 第18-20页 |
| ·控制理论发展概述 | 第18-19页 |
| ·智能控制理论发展概述 | 第19-20页 |
| ·系统辨识的发展现状 | 第20-21页 |
| ·支持向量机算法的研究现状，存在的问题和研究方向 | 第21-22页 |
| ·SVMR用于系统辨识和控制的现状以及存在的问题 | 第22-27页 |
| ·支持向量机用于系统辨识 | 第22-24页 |
| ·支持向量机用于控制问题的研究现状 | 第24-27页 |
| 第三章 统计学习理论观点和支持向量机基本原理算法研究 | 第27-56页 |
| ·基于统计学习理论的基本观点 | 第27-35页 |
| ·机器学习问题的本质表示 | 第27-29页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第29-31页 |
| ·VC 维 | 第31-32页 |
| ·推广性的界理论 | 第32-34页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第34-35页 |
| ·SVM的研究 | 第35-56页 |
| ·SVM的特点 | 第35-39页 |
| ·SVM的种类 | 第39-40页 |
| ·SVM分类的原理研究 | 第40-43页 |
| ·SVM回归的原理研究 | 第43-47页 |
| ·核函数 | 第47-49页 |
| ·核矩阵 | 第49-50页 |
| ·支持向量机的结构 | 第50-51页 |
| ·支持向量机改进算法的研究 | 第51-54页 |
| ·支持向量机模型的选择 | 第54-56页 |
| 第四章 支持向量机非线性系统辨识与建模 | 第56-72页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·辨识的定义 | 第56-58页 |
| ·传统的阶次和时滞辨识的方法 | 第58-59页 |
| ·支持向量机阶次辨识的方法 | 第59-65页 |
| ·方法描述 | 第59-60页 |
| ·仿真实验 | 第60-65页 |
| ·支持向量机系统时滞辨识的方法 | 第65-67页 |
| ·方法描述 | 第65-66页 |
| ·仿真实验 | 第66-67页 |
| ·支持向量机阶次辨识和时滞辨识的原理分析 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 支持向量机内模控制 | 第72-101页 |
| ·引言 | 第72-73页 |
| ·内模控制的基本原理 | 第73-75页 |
| ·内模控制的性质 | 第75-76页 |
| ·内模控制的特点 | 第76页 |
| ·滤波器设计 | 第76-77页 |
| ·基于支持向量机的非线性内模控制 | 第77-100页 |
| ·伪线性内模的SVMR线性内模控制 | 第77-79页 |
| ·非线性内模的SVMR内模控制器 | 第79-82页 |
| ·非线性SVMR内模控制仿真实验 | 第82-87页 |
| ·辨识参数对SVMR内模控制的影响 | 第87-93页 |
| ·基于支持向量机动态模型的自适应内模控制 | 第93-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第六章 支持向量机预测控制 | 第101-111页 |
| ·模型预测控制的综述和存在的问题分析 | 第101-103页 |
| ·基于支持向量机模型逆的启发式优化算法的预测控制 | 第103-108页 |
| ·支持向量机模型逆的启发式优化的预测控制的基本思想 | 第103-104页 |
| ·系统控制结构 | 第104-105页 |
| ·算法原理 | 第105-108页 |
| ·优化方法 | 第108-109页 |
| ·仿真实验 | 第109-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第七章 基于支持向量机的超导限流器故障电流辨识及压敏电阻辨识建模.. | 第111-125页 |
| ·基于支持向量机的饱和铁芯型超导限流器故障电流辨识 | 第111-120页 |
| ·引言 | 第111页 |
| ·实验研究对象和条件 | 第111-112页 |
| ·短路电流快速故障识别原理及其方法设计 | 第112-120页 |
| ·实验数据测试实验及其结果分析 | 第120页 |
| ·结论 | 第120页 |
| ·基于支持向量机的非线性压敏电阻辨识和建模 | 第120-124页 |
| ·引言 | 第120-121页 |
| ·基于支持向量机的非线性压敏电阻辨识和建模 | 第121-122页 |
| ·结论 | 第122-124页 |
| ·本章小结 | 第124-125页 |
| 第八章 总结与展望 | 第125-128页 |
| 参考文献 | 第128-137页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第137-139页 |
| 致谢 | 第139页 |
