支持向量机的平凡解及加权LSSVM局域法对混沌时间序列预测
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·学习问题 | 第8-10页 |
| ·学习问题的复杂性及推广能力 | 第10-11页 |
| ·支持向量机 | 第11页 |
| ·本文的结构 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 2 核函数 | 第13-17页 |
| ·核函数及其基本性质 | 第13-14页 |
| ·再生核 Hilbert 空间 | 第14-15页 |
| ·几种常用的核函数 | 第15-17页 |
| 3 支持向量机 | 第17-29页 |
| ·最优超平面 | 第17-19页 |
| ·线性支持向量机 | 第19-25页 |
| ·非线性支持向量机 | 第25-27页 |
| ·实验 | 第27-29页 |
| 4 支持向量分类机的平凡解 | 第29-41页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·线性支持向量分类机的平凡解 | 第30-37页 |
| ·非线性支持向量机的平凡解 | 第37-38页 |
| ·实验 | 第38-40页 |
| ·总结 | 第40-41页 |
| 5 加权LSSVM 局域法对混沌时间序列的预测 | 第41-50页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·加权LSSVM 对非线性函数的估计 | 第42-43页 |
| ·加权LSSVM 局域法对混沌时间序列预测 | 第43-45页 |
| ·仿真试验及分析 | 第45-49页 |
| ·结论 | 第49-50页 |
| 总结与展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录 硕士期间发表的论文 | 第56页 |
