| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 符号表 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 预备知识 | 第16-32页 |
| 2.1 支持向量机理论 | 第16-20页 |
| 2.2 单分类支持向量机 | 第20-24页 |
| 2.3 张量理论 | 第24-32页 |
| 第三章 基于超平面的非线性单分类支持张量机模型及其算法 | 第32-55页 |
| 3.1 2阶张量核矩阵 | 第32-33页 |
| 3.2 基于超平面的非线性单分类支持张量机 | 第33-38页 |
| 3.3 数值实验 | 第38-54页 |
| 3.4 小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于数据描述的非线性单分类支持张量机模型及算法 | 第55-70页 |
| 4.1 基于核矩阵的非线性支持张量数据描述 | 第55-60页 |
| 4.2 等价条件分析 | 第60-61页 |
| 4.3 数值实验 | 第61-64页 |
| 4.4 小结 | 第64-70页 |
| 第五章 基于超平面的线性单分类支持张量机模型及其算法 | 第70-85页 |
| 5.1 2阶张量的LOCSTM模型及其算法 | 第70-77页 |
| 5.2 高阶张量的LOCSTM模型及其算法 | 第77-84页 |
| 5.3 小结 | 第84-85页 |
| 第六章 基于数据描述的线性单分类支持张量机模型及算法 | 第85-99页 |
| 6.1 2阶张量的LSTDD模型及其算法 | 第85-89页 |
| 6.2 高阶张量的LSTDD模型及其算法 | 第89-91页 |
| 6.3 数值实验 | 第91-98页 |
| 6.4 小结 | 第98-99页 |
| 第七章 总结与展望 | 第99-101页 |
| 7.1 总结 | 第99-100页 |
| 7.2 展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 个人简历 | 第110页 |
