基于人为误差的支持向量机

摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
1 绪论	第8-12页
·引言	第8-9页
·支持向量机的背景	第8-9页
·支持向量机的基本思想	第9页
·研究现状和发展	第9-11页
·支持向量机的研究现状	第9-10页
·支持向量机的发展	第10-11页
·本文的研究内容和全文组织结构	第11-12页
·本文的主要研究内容	第11页
·全文的组织结构	第11-12页
2 统计学习理论和支持向量机	第12-17页
·统计学习理论	第12-14页
·VC维	第12-13页
·推广性的界	第13-14页
·结构风险最小化原理	第14页
·支持向量机	第14-17页
·两类样本训练集线性可分的情况	第14-15页
·两类样本训练集线性不可分的情况	第15页
·样本训练集非线性可分的情况	第15-17页
3 基于人为误差的支持向量机	第17-25页
·引言	第17页
·传统的SVM模型(线性可分的情况)	第17-18页
·AE-SVM基本理论和原始模型建立	第18-25页
·AE-SVM基本理论	第18-19页
·AE-SVM原始模型的建立	第19-25页
4 结论和展望	第25-27页
·论文总结	第25页
·论文的创新点	第25-26页
·存在的问题与未来工作的展望	第26-27页
参考文献	第27-28页
致谢	第28-29页