多输出数据依赖核支持向量回归快速学习算法及应用研究

摘要	第3-4页
Abstract	第4-5页
第一章 绪论	第6-12页
1.1 研究背景及意义	第6-7页
1.2 研究现状	第7-10页
1.3 论文主要工作	第10-11页
1.4 论文组织结构	第11-12页
第二章 多输出支持向量回归及快速学习算法研究	第12-27页
2.1 统计学习理论基础	第12-14页
2.2 多输出支持向量回归算法研究	第14-18页
2.3 最优化算法研究	第18-23页
2.4 实验与分析	第23-26页
2.5 本章小结	第26-27页
第三章 改进拟牛顿法优化的多输出支持向量回归算法	第27-39页
3.1 多输出数据依赖核SVR算法	第27-30页
3.2 快速学习算法	第30-33页
3.3 实验与分析	第33-38页
3.4 本章小结	第38-39页
第四章 基于数据依赖核的多核学习算法	第39-55页
4.1 多核学习理论与方法	第39-44页
4.2 基于数据依赖核的多核学习MSVR	第44-46页
4.3 实验与分析	第46-51页
4.4 算法在风速与风向预测上的应用	第51-54页
4.5 本章小结	第54-55页
第五章 总结及展望	第55-57页
5.1 工作总结	第55-56页
5.2 研究展望	第56-57页
致谢	第57-58页
参考文献	第58-64页
作者简介	第64页