| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·支持向量机的研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 支持向量机及其核函数 | 第14-35页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第14-19页 |
| ·线性可分情况 | 第15-18页 |
| ·非线性可分情况 | 第18-19页 |
| ·一种 SVM 模型的求解方法 | 第19-24页 |
| ·核函数的基本性质 | 第24-26页 |
| ·核函数与正定矩阵 | 第24-25页 |
| ·核函数的基本性质 | 第25页 |
| ·核函数是数据间的相似性度量 | 第25-26页 |
| ·核函数对应的映射不唯一 | 第26页 |
| ·核函数的选择 | 第26-30页 |
| ·局部核函数 | 第27-28页 |
| ·全局核函数 | 第28-29页 |
| ·组合核函数 | 第29-30页 |
| ·实验仿真 | 第30-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于变量加权的核函数 | 第35-44页 |
| ·基于变量加权的核函数 | 第35-39页 |
| ·基于变量加权核函数的优点 | 第39页 |
| ·实验仿真 | 第39-42页 |
| ·小结 | 第42-44页 |
| 第4章 用于基于变量加权的 SVM 的参数寻优遗传算法 | 第44-52页 |
| ·遗传算法的基本特点 | 第44-45页 |
| ·用于基于变量加权组合核的 SVM 中参数寻优的遗传操作 | 第45-48页 |
| ·参数的混合编码 | 第45-46页 |
| ·遗传操作 | 第46-48页 |
| ·适应度函数的确定 | 第48页 |
| ·多种群遗传算法在参数寻优中的应用 | 第48-51页 |
| ·竞争型的主种群 | 第49-50页 |
| ·用于 SVM 参数寻优的 GA 算法流程 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于变量加权的组合核函数的 SVM 的实现与应用 | 第52-63页 |
| ·基于变量加权的核组合函数的 SVM 的算法实现 | 第52-53页 |
| ·仿真实验 | 第53-55页 |
| ·基于变量加权的组合核函数的 SVM 在心脏病检测中的应用 | 第55-57页 |
| ·数据描述 | 第55-56页 |
| ·参数编码 | 第56-57页 |
| ·结果分析 | 第57-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
