基于模糊方法的粗糙支持向量机算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文组织 | 第16-18页 |
| 第2章 相关知识 | 第18-29页 |
| ·支持向量机 | 第18-22页 |
| ·线性可分情况 | 第18-20页 |
| ·线性不可分情况 | 第20-21页 |
| ·非线性情况 | 第21-22页 |
| ·多类分类支持向量机 | 第22-23页 |
| ·模糊支持向量机 | 第23-25页 |
| ·模糊隶属度的确定方法 | 第25-28页 |
| ·类中心法 | 第25页 |
| ·基于核的类中心法 | 第25-27页 |
| ·模糊C均值算法 | 第27页 |
| ·模糊核C均值算法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 两类模糊加权粗糙间隔支持向量机 | 第29-38页 |
| ·支持向量机算法Υ-SVM | 第29-30页 |
| ·不确定性理论 | 第30-32页 |
| ·模糊集 | 第31页 |
| ·粗糙集 | 第31-32页 |
| ·粗糙间隔支持向量机RMSVM | 第32页 |
| ·模糊加权的粗糙支持向量机FRMSVM | 第32-37页 |
| ·支持向量 | 第35-36页 |
| ·超平面 | 第36页 |
| ·边界宽度 | 第36-37页 |
| ·讨论 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 多类模糊加权粗糙间隔支持向量机 | 第38-47页 |
| ·多类支持向量机 | 第38-41页 |
| ·一对多策略支持向量机 | 第38-39页 |
| ·一对一策略支持向量机 | 第39页 |
| ·Weston和Watkin多类支持向量机 | 第39-40页 |
| ·Crammer和Singer的多类支持向量机 | 第40页 |
| ·一类支持向量机求解多类问题 | 第40-41页 |
| ·解决多类问题的K-SVCR方法 | 第41页 |
| ·模糊多类支持向量机 | 第41-43页 |
| ·一对多策略模糊支持向量机 | 第42页 |
| ·一对一策略模糊支持向量机 | 第42-43页 |
| ·Weston模糊多类支持向量机模型 | 第43页 |
| ·模糊加权粗糙间隔支持向量机 | 第43-45页 |
| ·一对多方法FRMSVM | 第43-44页 |
| ·一对一方法FRMSVM | 第44-45页 |
| ·常用的性能评估方法 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第47-64页 |
| ·常用的分类器性能评估方法 | 第47-50页 |
| ·抽样方法 | 第47-48页 |
| ·比较分类器性能的常用方法 | 第48-50页 |
| ·两类模糊加权粗糙间隔支持向量机 | 第50-58页 |
| ·标准数据集上的实验结果及分析 | 第50-57页 |
| ·人工数据集上的实验结果及分析 | 第57-58页 |
| ·含异常点的实验结果及分析 | 第58页 |
| ·多类模糊加权的粗糙间隔支持向量机 | 第58-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文总结 | 第64页 |
| ·工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间科研工作情况 | 第72页 |
