基于RM界的多核支持向量机算法研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-9页
·选题背景及其研究意义	第7-8页
·本文研究内容及章节安排	第8-9页
第二章 支持向量机研究	第9-23页
·支持向量机基本理论	第9-15页
·支持向量分类学习机	第10-14页
·支持向量回归机	第14-15页
·支持向量机研究现状	第15-20页
·支持向量机模型研究	第16-17页
·支持向量机训练算法研究	第17-19页
·支持向量机的应用研究	第19-20页
·支持向量机的扩展	第20-21页
·一类对多类	第20-21页
·一类对一类	第21页
·本章小结	第21-23页
第三章 核函数	第23-33页
·Mercer核基本原理	第23-26页
·常用核函数及线性不可分问题的核支持向量机	第26-28页
·常用核函数	第26-27页
·线性不可分问题	第27-28页
·支持向量机的核选择	第28-31页
·核方法研究现状	第31-32页
·本章小结	第32-33页
第四章 多核支持向量机	第33-43页
·多核函数的构造	第33-35页
·全局核函数和局部核函数	第33-35页
·多核函数的构造	第35页
·多核函数中组成核函数的系数优化	第35-37页
·基于RM界的组成函数系数优化法	第37-39页
·数值实验及分析	第39-41页
·优越性实验	第39-40页
·有效性实验	第40-41页
·本章小结	第41-43页
结束语	第43-45页
致谢	第45-47页
参考文献	第47-51页
在读期间研究成果	第51-52页