| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 前言 | 第6-8页 |
| 第一章 预备知识 | 第8-13页 |
| 1.1 核函数 | 第8页 |
| 1.2 非线性支持向量回归机(SVR) | 第8-10页 |
| 1.3 非线性最小二乘SVR(LS-SVR) | 第10-11页 |
| 1.4 非线性正则化的终端学习机(RKELM) | 第11-13页 |
| 第二章 R-MLS-SVR算法及其优劣比较 | 第13-20页 |
| 2.1 多输出LS-SVR快速算法(F-MLS-SVR) | 第13-16页 |
| 2.2 相关多输出LS-SVR(R-MLS-SVR) | 第16-17页 |
| 2.3 实验与结果分析 | 第17-20页 |
| 第三章 R-MLS-SVR及RKELM在混沌系统中的应用 | 第20-32页 |
| 3.1 R-MLS-SVR在混沌系统中的应用 | 第20-22页 |
| 3.2 实验与结果分析 | 第22-26页 |
| 3.3 RKELM在混沌系统中的应用 | 第26-27页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第27-32页 |
| 结语 | 第32-33页 |
| 参考文献 | 第33-35页 |
| 致谢 | 第35-36页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第36页 |