| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究工作的目的与意义 | 第9-10页 |
| ·本课题的国内外发展现状 | 第10-11页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第11-12页 |
| 第2章 Parzen窗口法 | 第12-18页 |
| ·Parzen窗口法的引入过程 | 第12-15页 |
| ·Parzen窗口法的应用实例 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 估计误差度量标准 | 第18-25页 |
| ·MISE的推导 | 第18-21页 |
| ·估计偏差 bias f x 的推导 | 第19页 |
| ·估计方差 var f x 的推导 | 第19-20页 |
| ·MISE的表达式 | 第20-21页 |
| ·Bootstrap方法 | 第21-22页 |
| ·Least-squares cross-validation-LSCV方法 | 第22-23页 |
| ·Biased cross-validation-BCV方法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 粒子群优化算法 | 第25-31页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第25-27页 |
| ·带约束因子的粒子群优化算法 | 第27-28页 |
| ·高斯粒子群优化算法 | 第28页 |
| ·带跳跃的粒子群优化算法 | 第28-30页 |
| ·带高斯跳跃的高斯粒子群优化算法 | 第28-29页 |
| ·带柯西跳跃的高斯粒子群优化算法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第5章 确定最优窗口宽度 | 第31-39页 |
| ·不同粒子群优化算法之间的比较 | 第31-36页 |
| ·粒子群优化与拇指原则和蛮力搜索策略的比较 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第6章 总结与展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第44页 |