| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·支持向量机理论的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 2 基本知识 | 第13-19页 |
| ·支持向量机的基本知识 | 第13-15页 |
| ·粒计算的基本知识 | 第15-17页 |
| ·粗糙集基本知识 | 第17-19页 |
| 3 基于多粒度与粗糙集的支持向量机的分类器(RG‐SVM) | 第19-33页 |
| ·基于粗糙集的数据粒化 | 第19-23页 |
| ·基于多粒度理论数据压缩 | 第23-26页 |
| ·RG-SVM 算法设计与实验分析 | 第26-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于多粒度数据压缩的支持向量机(MG-SVM) | 第33-41页 |
| ·基于同态与多粒度的信息粒化 | 第33-35页 |
| ·MG-SVM 算法设计 | 第35-38页 |
| ·MG-SVM 算法的实验分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 总结与展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 论文发表情况 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |