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基于脉冲核的支持向量机研究与应用

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-15页
   ·研究背景和意义第8-9页
   ·研究现状第9-14页
   ·本文主要工作第14-15页
2 支持向量机基础第15-31页
   ·统计学习理论第15-21页
     ·机器学习问题表示第15-16页
     ·经验风险最小化第16页
     ·VC维和推广性的界第16-19页
     ·结构风险最小化第19-21页
   ·支持向量机基本原理第21-30页
     ·线性支持向量机第22-25页
     ·非线性支持向量机第25-27页
     ·支持向量机的几何特性第27-30页
   ·本章小结第30-31页
3 基于Fourier变换构造Mercer核的方法第31-44页
   ·输入空间向高维空间的转换第31-33页
   ·基于Fourier变换的核函数构造第33-36页
     ·Mercer定理第33页
     ·构造方法与构造步骤第33-36页
   ·一个构造实例第36-39页
     ·构造Mercer核第36-37页
     ·核参数σ的影响第37-39页
   ·实验结果与分析第39-44页
4 针对大规模问题的核支持向量机模型第44-52页
   ·训练集简化策略第44-46页
   ·支持向量集简化策略第46-47页
   ·简化型支持向量机模型第47-48页
   ·实验结果与分析第48-52页
5 支持向量机在个人信用评估中的应用第52-62页
   ·个人信用评估意义第52-53页
   ·个人信用评估研究概况第53-54页
   ·基于SVM的个人信用评估第54-60页
     ·问题定义与数据准备第54-55页
     ·数据预处理第55-58页
     ·建立评估模型第58页
     ·评估结果分析第58-60页
   ·本章小结第60-62页
6 总结与展望第62-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第68-69页
致谢第69-70页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第70页

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