基于综合策略支持向量机的孤立点检测技术
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·数据挖掘概述 | 第9-12页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的过程和功能 | 第10-12页 |
| ·孤立点检测 | 第12-15页 |
| ·孤立点检测的应用 | 第12-13页 |
| ·孤立点检测的方法 | 第13-15页 |
| ·论文的结构安排 | 第15-16页 |
| 2 支持向量机 | 第16-32页 |
| ·基础理论 | 第17-20页 |
| ·VC维 | 第17页 |
| ·推广性的界 | 第17-19页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第19-20页 |
| ·支持向量机分类 | 第20-27页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第20-23页 |
| ·线性不可分支持向量机 | 第23-25页 |
| ·非线性支持向量机 | 第25-26页 |
| ·一类支持向量机 | 第26-27页 |
| ·求解算法 | 第27-32页 |
| ·选块算法 | 第28-29页 |
| ·分解算法 | 第29-30页 |
| ·序列最小最优化算法 | 第30-32页 |
| 3 核函数 | 第32-39页 |
| ·基本理论 | 第33-34页 |
| ·常用的核函数 | 第34-35页 |
| ·参数的选择方法 | 第35-39页 |
| ·网格搜索法 | 第36-37页 |
| ·交叉验证 | 第37-39页 |
| 4 综合策略的孤立点检测方法 | 第39-51页 |
| ·模型建立 | 第39-42页 |
| ·对偶问题 | 第40-41页 |
| ·决策函数 | 第41-42页 |
| ·参数控制 | 第42页 |
| ·算法性能的评价标准 | 第42-46页 |
| ·常用的评价准则 | 第43-45页 |
| ·ROC曲线 | 第45-46页 |
| ·仿真 | 第46-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
