| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·支持向量机方法概况 | 第8页 |
| ·支持向量机方法发展现状 | 第8-11页 |
| ·本文研究内容 | 第11-12页 |
| 2 经典支持向量机理论 | 第12-21页 |
| ·支持向量机分类 | 第12-17页 |
| ·原始优化问题 | 第12-13页 |
| ·错分问题与松弛因子 | 第13页 |
| ·原问题与对偶问题 | 第13-14页 |
| ·利用KKT条件求最优解 | 第14-15页 |
| ·非线性情况的处理 | 第15-16页 |
| ·分类问题中的支持向量 | 第16-17页 |
| ·支持向量机回归 | 第17-21页 |
| ·线性支持向量回归 | 第17-18页 |
| ·非线性支持向量回归 | 第18-19页 |
| ·回归问题中的支持向量 | 第19-20页 |
| ·回归问题中的风险问题 | 第20-21页 |
| 3 支持向量回归的序列最小优化算法 | 第21-30页 |
| ·两变量的二次规划子问题 | 第21-25页 |
| ·一次成功优化后相关变量的更新 | 第25-26页 |
| ·待优化乘子的选择 | 第26页 |
| ·完整的序列最小优化算法 | 第26-27页 |
| ·仿真实验 | 第27-30页 |
| 4 自动选取参数的支持向量回归方法 | 第30-38页 |
| ·自动选取参数的支持向量回归算法 | 第30-33页 |
| ·问题描述 | 第30页 |
| ·参数选取算法 | 第30-31页 |
| ·针对支持向量回归方法的参数选择 | 第31-33页 |
| ·仿真实验 | 第33-38页 |
| ·参数变化幅度 | 第34-35页 |
| ·Q~2变化趋势及算法收敛性 | 第35-37页 |
| ·精度对比分析 | 第37-38页 |
| 5 自动选取参数的支持向量回归方法的实际应用 | 第38-44页 |
| ·基于支持向量回归方法的物流配送中心选址决策 | 第38-41页 |
| ·物流配送中心选址决策问题简介 | 第38页 |
| ·运用支持向量回归方法进行配送中心选址决策分析 | 第38-41页 |
| ·基于支持向量回归方法的胎儿体重预测 | 第41-42页 |
| ·胎儿体重预测的现实意义 | 第41页 |
| ·运用支持向量回归方法进行胎儿体重预测 | 第41-42页 |
| ·自动选取参数的支持向量回归算法解决实际问题的基本框架 | 第42-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 附录A 配送中心选址问题模糊评价矩阵表 | 第47-48页 |
| 附录B 胎儿体重预测数据表 | 第48-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |