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基于支持向量机的高校国际交流与合作水平分类研究

致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-18页
   ·选题的背景和意义第11-13页
     ·选题背景第11-12页
     ·选题意义第12-13页
   ·高校国际交流与合作的研究现状第13-17页
     ·国内高校国际交流与合作的研究现状第13-14页
     ·国外高校国际交流与合作的研究现状第14-16页
     ·高校国际交流与合作的研究方法第16-17页
   ·主要研究内容第17-18页
2 相关基础和理论第18-42页
   ·高校国际交流与合作的特性第18-19页
   ·高校国际交流与合作的发展历程第19-21页
     ·国外高校国际交流与合作的发展历程第19-20页
     ·国内高校国际交流与合作的发展历程第20-21页
   ·支持向量机理论第21-30页
     ·支持向量机发展简介第21-22页
     ·支持向量机的基本概念第22-26页
     ·支持向量机的分类第26-28页
     ·支持向量机的训练算法第28-30页
     ·支持向量机核参数的确定方法第30页
   ·遗传算法的基本原理及研究现状第30-31页
   ·蚁群算法的基本原理及研究现状第31-33页
     ·蚁群算法的基本原理第31页
     ·蚁群算法的发展第31-32页
     ·蚁群算法的特点第32-33页
   ·层次分析法第33-37页
     ·层次分析法的原理和基本思路第33-34页
     ·建立判断矩阵第34-35页
     ·层次排序的计算方法第35-36页
     ·层次总排序计算方法和一致性检验第36-37页
   ·数据预处理相关理论第37-39页
     ·数据的标准化第37-38页
     ·数据缺失值处理和数据异常值的探测第38-39页
     ·数据假设性检验第39页
   ·核主成分分析理论第39-42页
     ·主成分分析第39-40页
     ·核主成分分析第40-42页
3 高校国际交流与合作评价指标体系的构建与核主成分分析第42-60页
   ·辽宁省高校国际交流与合作层次分析评价体系构建第42-45页
     ·评价指标体系的构建第42-43页
     ·判断矩阵的构建及各指标权重的计算第43-45页
     ·结果分析与有效性评价第45页
   ·高校国际交流与合作数据的核主成分分析第45-46页
   ·高校国际交流与合作的数据收集第46-47页
   ·高校国际交流与合作数据的预处理第47-51页
     ·高校国际交流与合作数据的缺失值处理第49页
     ·高校国际交流与合作数据的标准化第49-51页
   ·高校国际交流与合作数据的特征提取第51-56页
   ·辽宁省高校国际交流与合作的聚类分析第56-58页
     ·辽宁省高校国际交流与合作的聚类第56-57页
     ·聚类分析结果可靠性探讨第57-58页
   ·小结第58-60页
4 高校国际交流与合作的GA_SJ算法优化SVM模型第60-74页
   ·遗传算法的改进思想第60-63页
   ·GA-SJ算法优化SVM参数模型第63-64页
   ·模型的有效性检验第64-68页
   ·基于GA_SJ优化SVM模型的高校国际交流与合作水平分类第68-73页
     ·高校国际交流与合作数据来源第68-70页
     ·模型实验设置和结果第70-71页
     ·实验结果分析第71-72页
     ·讨论第72-73页
   ·小结第73-74页
5 高校国际交流与合作的改进蚁群算法优化SVM模型第74-86页
   ·改进蚁群算法及其SVM参数优化模型第74-77页
     ·蚁群算法的改进思想第74-75页
     ·蚁群算法的改进第75-76页
     ·改进蚁群算法优化SVM参数模型第76-77页
   ·算法的有效性检验第77-82页
     ·参数设置第78页
     ·结果分析第78-82页
   ·基于改进蚁群算法SVM模型的高校国际交流与合作水平分类第82-84页
     ·高校国际交流与合作数据来源第82-83页
     ·模型实验设置和结果第83-84页
   ·小结第84-86页
6 高校国际交流与合作的对策分析第86-92页
   ·高校国际交流与合作的管理策略第86-87页
   ·高校国际交流与合作的管理启示第87-89页
   ·不同高校间提升国际交流与合作水平的管理建议第89-91页
   ·小结第91-92页
结论与展望第92-94页
参考文献第94-99页
作者简历第99-101页
学位论文数据集第101-102页
附件第102-103页

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