支持向量机改进及其应用
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 图目录 | 第8-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 常用符号列表 | 第11-12页 |
| 目录 | 第12-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-29页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·统计学习理论 | 第15-20页 |
| ·学习问题的描述 | 第15-17页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第17-18页 |
| ·结构风险最小化 | 第18-20页 |
| ·支持向量机理论 | 第20-25页 |
| ·分类型支持向量机 | 第20-22页 |
| ·回归型支持向量机 | 第22-24页 |
| ·非线性支持向量机 | 第24-25页 |
| ·支持向量机研究现状 | 第25-27页 |
| ·支持向量机理论研究现状 | 第25-26页 |
| ·支持向量机应用研究现状 | 第26-27页 |
| ·本文主要研究内容 | 第27-29页 |
| 第2章 加权临近支持向量机 | 第29-53页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·临近支持向量回归机理论 | 第30-32页 |
| ·线性临近支持向量回归机 | 第30-31页 |
| ·非线性临近支持向量回归机 | 第31-32页 |
| ·加权临近支持向量机 | 第32-35页 |
| ·加权临近支持向量机 | 第32-34页 |
| ·加权系数的确定 | 第34-35页 |
| ·加权临近支持向量机算法步骤 | 第35页 |
| ·加权临近支持向量机性能测试 | 第35-42页 |
| ·人工数据集测试 | 第35-41页 |
| ·UCI数据集测试 | 第41-42页 |
| ·连续搅拌反应釜建模 | 第42-46页 |
| ·问题描述 | 第42-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-46页 |
| ·在线加权临近支持向量机 | 第46-48页 |
| ·在线WPSVM | 第46-48页 |
| ·在线WPSVM实施步骤 | 第48页 |
| ·在线WPSVM实验仿真测试结果 | 第48-51页 |
| ·函数拟合仿真 | 第48-49页 |
| ·时间序列预测 | 第49-50页 |
| ·动态系统辨识 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第3章 基于变种群规模DNA遗传算法的支持向量机 | 第53-85页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·C-σ-ε优化目标函数 | 第53-54页 |
| ·变种群规模DNA遗传算法 | 第54-60页 |
| ·遗传算法 | 第54-55页 |
| ·DNA遗传算法 | 第55页 |
| ·变种群DNA遗传算法 | 第55-60页 |
| ·基于dsDNA-GA的支持向量机参数优化 | 第60-62页 |
| ·性能测试与分析 | 第62-67页 |
| ·线性函数拟合 | 第62-65页 |
| ·非线性函数拟合仿真实验 | 第65-66页 |
| ·实验结果分析 | 第66-67页 |
| ·系统辨识 | 第67-76页 |
| ·非线性动态系统辨识实验结果 | 第68-72页 |
| ·催化裂化单元的主分馏塔系统辨识 | 第72-76页 |
| ·基于变种群规模DNA遗传算法加权临近支持向量机 | 第76-83页 |
| ·非线性动态系统辨识 | 第76-80页 |
| ·非线性逆控制 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第4章 总结与展望 | 第85-87页 |
| ·全文工作总结 | 第85-86页 |
| ·研究展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研成果 | 第93-95页 |
| 作者简介 | 第95页 |
