支持向量机改进算法的研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章 绪论	第9-13页
·支持向量机研究现状	第9-10页
·论文的研究背景及其主要内容	第10-11页
·论文的组织结构	第11-13页
第2章 支持向量机原理	第13-25页
·支持向量机基本方法	第13-17页
·最优分类超平面	第13-14页
·线性可分和近似线性可分支持向量机	第14-16页
·非线性支持向量机	第16-17页
·改进的最小二乘算法	第17-25页
·最小二乘支持向量机算法	第17-18页
·基于模糊粗糙集的最小二乘支持向量机算法	第18-22页
·仿真实验	第22-25页
第3章 基于支持向量机的四分类算法	第25-38页
·常用支持向量机多分类算法	第25-28页
·直接构造多分类算法	第25页
·一类对余类算法	第25-26页
·一对一类算法	第26-27页
·决策二叉树算法	第27-28页
·其他多类分类方法	第28页
·四分类问题支持向量机算法	第28-37页
·四分类问题支持向量机算法	第28-32页
·数值实验	第32-34页
·四分类问题在2~k类分类问题上的推广	第34-35页
·2~k类分类算法的数值试验	第35-37页
·小结	第37-38页
第4章 结论与展望	第38-39页
参考文献	第39-42页
研究生学习期间发表论文和参加科研情况	第42-43页
致谢	第43页