| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·研究综述 | 第11-15页 |
| ·研究内容与论文结构 | 第15-16页 |
| 2 相关技术与算法基础 | 第16-27页 |
| ·支持向量机 | 第16-23页 |
| ·文化基因算法 | 第23-25页 |
| ·粒子群优化算法 | 第25-27页 |
| 3 基于 PSO 的文化基因算法设计 | 第27-32页 |
| ·支持向量机参数简述 | 第27-28页 |
| ·适应值函数设计 | 第28-29页 |
| ·算法设计 | 第29-32页 |
| 4 算法实验 | 第32-48页 |
| ·实验方案设计 | 第32页 |
| ·数据及预处理 | 第32-39页 |
| ·评价指标 | 第39-40页 |
| ·参数设置 | 第40-42页 |
| ·结果与分析 | 第42-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·全文总结 | 第48-49页 |
| ·研究展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-58页 |
| 附录 1 攻读学位期间发表的论文目录 | 第58-59页 |
| 附录 2 攻读硕士期间参加及完成的科研课题 | 第59页 |