| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 特征选择的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 特征选择一般过程 | 第10页 |
| 1.2.2 特征选择搜索策略 | 第10-11页 |
| 1.2.3 特征选择分类 | 第11-12页 |
| 1.3 SVM特征选择 | 第12-13页 |
| 1.4 本文研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基于群智能算法SVM的特征选择 | 第15-24页 |
| 2.1 支持向量机 | 第15-18页 |
| 2.1.1 线性可分支持向量机 | 第15-16页 |
| 2.1.2 近似线性可分支持向量机 | 第16-17页 |
| 2.1.3 非线性支持向量机 | 第17页 |
| 2.1.4 多分类问题 | 第17-18页 |
| 2.2 群智能算法介绍 | 第18-21页 |
| 2.2.1 遗传算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 粒子群算法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 引力搜索算法 | 第20-21页 |
| 2.3 基于群智能算法的SVM特征选择 | 第21页 |
| 2.4 基于群智能算法的SVM参数优化和特征选择 | 第21-23页 |
| 2.4.1 SVM参数优化 | 第21-22页 |
| 2.4.2 同步优化SVM参数和特征选择 | 第22-23页 |
| 2.5 本章总结 | 第23-24页 |
| 第3章 改进引力搜索算法 | 第24-33页 |
| 3.1 引力搜索算法 | 第24-27页 |
| 3.1.1 万有引力定律 | 第24-25页 |
| 3.1.2 引力搜索具体算法 | 第25-26页 |
| 3.1.3 二进制引力搜索算法 | 第26-27页 |
| 3.2 改进引力算法 | 第27-30页 |
| 3.2.1 遗传算法基本操作 | 第27-28页 |
| 3.2.2 基于遗传算法的改进引力搜索算法 | 第28-30页 |
| 3.3 基准函数测试 | 第30-32页 |
| 3.3.1 典型测试函数 | 第30-31页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于改进引力搜索算法的SVM参数优化与特征选择 | 第33-41页 |
| 4.1 基于改进引力搜索算法的SVM参数优化与特征选择 | 第33-36页 |
| 4.1.1 粒子设计 | 第33-34页 |
| 4.1.2 交叉变异操作 | 第34页 |
| 4.1.3 适应度函数 | 第34-35页 |
| 4.1.4 系统设计 | 第35-36页 |
| 4.2 实验验证 | 第36-40页 |
| 4.2.1 实验数据 | 第36-37页 |
| 4.2.2 实验评价方法和参数设置 | 第37页 |
| 4.2.3 实验结果及分析 | 第37-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 改进算法在白内障危险因素研究中的应用 | 第41-48页 |
| 5.1 我国白内障研究现状 | 第41-42页 |
| 5.2 实验数据对象及预处理 | 第42-43页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第43-46页 |
| 5.3.1 单因素分析和多因素分析 | 第43-45页 |
| 5.3.2 GBGSA-SVM实验分析 | 第45-46页 |
| 5.4 结论 | 第46-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第6章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |