| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 符号表 | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容与目标 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 支持向量机模型与常用的几种处理不平衡数据的方法 | 第16-28页 |
| 2.1 支持向量机及其改进模型 | 第16-23页 |
| 2.2 模糊结构 | 第23-26页 |
| 2.3 不平衡数据集分类方法的评价标准 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 加权类内方差支持向量机 | 第28-45页 |
| 3.1 线性加权类内方差支持向量机 | 第28-30页 |
| 3.2 非线性加权类内方差支持向量机 | 第30-32页 |
| 3.3 数值实验 | 第32-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-45页 |
| 第四章 最小二乘模糊一分类支持向量机 | 第45-55页 |
| 4.1 模糊一分类支持向量机 | 第45页 |
| 4.2 最小二乘模糊一分类支持向量机 | 第45-47页 |
| 4.3 数值实验 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-55页 |
| 第五章 模糊集上最小二乘一分类支持向量机 | 第55-62页 |
| 5.1 模糊集上线性最小二乘一分类支持向量机 | 第55-57页 |
| 5.2 模糊集上非线性最小二乘一分类支持向量机 | 第57页 |
| 5.3 数值实验 | 第57-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |