非平衡模糊支持向量机分类算法研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| 图清单 | 第12-14页 |
| 表清单 | 第14-15页 |
| 1 绪论 | 第15-19页 |
| ·研究的背景及意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 2 支持向量机理论 | 第19-27页 |
| ·支持向量机基本思想 | 第19-20页 |
| ·支持向量机模型 | 第20-24页 |
| ·非平衡支持向量机 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 面向非平衡数据的模糊聚类方法 | 第27-41页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·典型模糊聚类方法分析 | 第27-31页 |
| ·高斯核参数优化 | 第31-33页 |
| ·非平衡模糊聚类分析 | 第33-34页 |
| ·实验与分析 | 第34-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于核聚类的非平衡模糊支持向量机 | 第41-57页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·模糊支持向量机 | 第42-44页 |
| ·基于核聚类的非平衡数据预处理 | 第44-45页 |
| ·基于核聚类的非平衡模糊支持向量机算法 | 第45-48页 |
| ·实验与分析 | 第48-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 非平衡模糊支持向量机近似方法 | 第57-71页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·极速学习机 | 第57-61页 |
| ·支持向量机与极速学习机模型分析 | 第61-64页 |
| ·非平衡极速学习机算法 | 第64-66页 |
| ·实验与分析 | 第66-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 6 总结和展望 | 第71-73页 |
| ·本文总结 | 第71-72页 |
| ·进一步的研究工作 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 作者简历 | 第78-80页 |
| 学位论文数据集 | 第80页 |
