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SVM模型改进的若干研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
专用术语注释表第8-9页
第一章 绪论第9-17页
   ·研究背景第9-11页
     ·支持向量机的理论研究背景第9-10页
     ·模糊支持向量机的理论研究背景第10页
     ·核函数的理论研究背景第10-11页
   ·研究现状第11-14页
     ·支持向量机的研究现状第11页
     ·模糊支持向量机的研究现状第11-13页
     ·核函数的研究现状第13-14页
   ·研究内容第14-15页
   ·主要创新点第15页
   ·论文组织结构第15-17页
第二章 核函数和支持向量机第17-25页
   ·核函数第17-20页
     ·核函数及其特征第17-18页
     ·核函数的性质第18-19页
     ·常用的核函数第19-20页
   ·支持向量机分类机(SVC)第20-22页
     ·SVC 算法第21-22页
     ·SVC 中的支持向量第22页
     ·SVC 的性质第22页
   ·支持向量回归机(SVR)第22-24页
     ·SVR 算法第23页
     ·SVR 中的支持向量第23-24页
     ·SVR 的性质第24页
   ·本章小结第24-25页
第三章 基于几何平均隶属度函数的 FSVM第25-37页
   ·隶属度函数第25-26页
   ·几何平均分类隶属度函数的构造第26-28页
     ·基于类中心的分类隶属度函数第26-27页
     ·基于紧密度的分类隶属度函数第27-28页
     ·几何平均分类隶属度函数第28页
   ·几何平均回归隶属度函数的构造第28-30页
     ·基于类中心的回归类隶属度函数第29页
     ·基于紧密度的回归隶属度函数第29-30页
     ·几何平均回归隶属度函数第30页
   ·基于几何平均分类隶属度函数的 FSVC第30-33页
     ·基于几何平均隶属度函数的 FSVC 模型第30-32页
     ·基于几何平均分类隶属度函数的 FSVC 算法第32-33页
   ·基于几何平均回归隶属度函数的 FSVR第33-36页
     ·基于几何平均回归隶属度函数的 FSVR 模型第33-35页
     ·基于几何平均回归隶属度函数的 FSVR 算法第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 T-KMOD 核函数第37-45页
   ·KMOD 核函数第37-39页
     ·零点远近下降准则第37-38页
     ·KMOD 核函数第38-39页
   ·T-KMOD 核函数第39-43页
     ·T-KMOD 核函数的提出第39-41页
     ·T-KMOD 核函数的改进第41-43页
   ·T-KMOD 核函数的仿真实验与分析第43-44页
     ·实验数据和环境第43页
     ·实验结果和分析第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第五章 混合核函数的构造第45-50页
   ·混合核函数的构造第45-46页
   ·混合核函数的仿真实验与分析第46-47页
     ·实验数据和环境第46页
     ·实验结果和分析第46-47页
   ·基于混合核函数的 FSVC 算法第47-48页
   ·基于混合核函数的 FSVC 的仿真实验与分析第48-49页
     ·实验数据和环境第48页
     ·实验结果和分析第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第六章 总结和展望第50-53页
   ·总结第50-51页
   ·展望第51-53页
参考文献第53-56页
附录1 程序清单第56-57页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文第57-58页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第58-59页
致谢第59页

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