| 中文摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-16页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文的内容与结构 | 第14-16页 |
| 第二章 预备知识 | 第16-22页 |
| ·支持向量机 | 第16-18页 |
| ·集成学习 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于Bagging算法改进的支持向量机学习方法 | 第22-34页 |
| ·基于特征选择的SVM Bagging算法 | 第22-29页 |
| ·MFS_Bagging算法 | 第22-24页 |
| ·基于特征选择集成学习的差异度度量 | 第24-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-29页 |
| ·面向大规模数据的SVM Bagging算法 | 第29-32页 |
| ·C_Bagging算法 | 第30-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于SVM集成的核选择方法 | 第34-40页 |
| ·基于SVM集成的核选择算法 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第五章 结论与展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-50页 |
| 个人简况 | 第50-54页 |