| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 本文选题及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 主要研究内容 | 第9-11页 |
| 第2章 基础知识 | 第11-23页 |
| 2.1 不确定理论的基础知识 | 第11-14页 |
| 2.1.1 不确定测度 | 第11-13页 |
| 2.1.2 不确定变量 | 第13-14页 |
| 2.2 支持向量机的基础知识 | 第14-23页 |
| 2.2.1 最优超平面 | 第14-18页 |
| 2.2.2 线性不可分支持向量机 | 第18-20页 |
| 2.2.3 非线性可分支持向量机及核函数 | 第20-23页 |
| 第3章 基于不确定变量的支持向量机 | 第23-30页 |
| 3.1 经验成员函数 | 第23-24页 |
| 3.2 基于不确定变量的支持向量机算法 | 第24-25页 |
| 3.3 数值实验 | 第25-30页 |
| 第4章 基于非均衡不确定数据的支持向量机 | 第30-38页 |
| 4.1 非均衡数据 | 第30-32页 |
| 4.2 模糊C均值聚类算法 | 第32-33页 |
| 4.3 非均衡不确定数据支持向量机 | 第33-36页 |
| 4.4 仿真实验分析 | 第36-38页 |
| 第5章 结论与展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第42-43页 |