首页--天文学、地球科学论文--地质、矿产普查与勘探论文--地质勘探论文

粗糙集的支持向量机的优化方法研究及在资源评价中的应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-13页
   ·研究目的与意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
     ·矿产资源评价的现状和进展第10-11页
     ·粗糙集的研究现状和进展第11页
     ·支持向量机的研究现状和进展第11-12页
   ·研究内容和思路第12-13页
第二章 数据挖掘概述第13-17页
   ·数据挖掘的定义第13页
   ·数据挖据的任务第13-14页
   ·数据挖掘的方法第14-15页
   ·数据挖掘的步骤第15-17页
第三章 粗糙集理论以及算法研究第17-31页
   ·粗糙集理论提出的背景第17页
   ·粗糙集的基本概念第17-24页
     ·信息系统(决策表)和上、下近似集第17-19页
     ·精度与质量第19-20页
     ·核与简约第20-21页
     ·相对约简和相对核第21-22页
     ·基于经典粗糙集理论的属性约简第22-24页
   ·粗糙集的扩展模型——邻域粗糙集[58]~[61]第24-31页
     ·基于邻域粗糙集的一些基本概念第24-26页
     ·基于邻域粗糙集的样本选取第26-27页
     ·基于粗糙集的属性约简算法第27-28页
     ·基于粗糙集的属性权重的确定研究第28-31页
第四章 支持向量机理论以及算法研究第31-43页
   ·支持向量机的研究背景第31-33页
     ·支持向量机研究现状第31-32页
     ·支持向量机的优缺点第32-33页
   ·支持向量机的理论基础第33-36页
     ·支持向量机的概念第33页
     ·统计学习理论第33-34页
     ·VC维理论第34-35页
     ·学习机推广能力界的理论第35-36页
   ·支持向量机的分类机理第36-43页
     ·线性分类与非线性的分类情况第36-38页
     ·高维数据情况以及核函数第38-40页
     ·支持向量的的验证方法和SMO算法[68]~[71]的参数优化第40-43页
第五章 在个旧锡矿矿产资源评价中的应用第43-59页
   ·研究区区域地质概况第43-46页
     ·个旧及邻区地质概况第43页
     ·大地构造位置第43-44页
     ·矿区地层第44-45页
     ·岩浆岩特征第45页
     ·矿区构造第45-46页
   ·在云南个旧锡矿试验区的矿产资源评价第46-59页
     ·数据准备第46页
     ·数据提取第46-47页
     ·数据离散化和标准化第47-49页
     ·对样本区的属性约简第49-50页
     ·噪声信息的剔除第50-52页
     ·训练样本的重新提取第52页
     ·基于权重系数的确定第52-53页
     ·训练样本SVM分类模型的建立与优化第53-55页
     ·利用SVM模型对新数据预测与评价第55-59页
第六章 总结和展望第59-61页
   ·研究的主要成果和所得出的一些结论第59-60页
   ·存在的不足及今后进一步研究的方向第60-61页
参考文献第61-65页
致谢第65-66页
作者简介第66页
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果第66页

论文共66页,点击 下载论文
上一篇:中国上市公司家族控制对企业价值的影响研究
下一篇:MPCVD合成单晶金刚石的外延生长研究