| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 概述 | 第7-10页 |
| ·模式识别与分类器 | 第7页 |
| ·过适应及分类器的泛化能力问题 | 第7-9页 |
| ·论文内容简介 | 第9-10页 |
| 第二章 用于分类的K近邻算法 | 第10-14页 |
| ·近邻法分类规则 | 第10-12页 |
| ·关于KNN的一些处理方法 | 第12-13页 |
| ·结论 | 第13-14页 |
| 第三章 支持向量机理论 | 第14-24页 |
| ·机器学习的表示与支持向量机方法 | 第14-15页 |
| ·支持向量机 | 第15-23页 |
| ·结论 | 第23-24页 |
| 第四章 KNN-SVM分类器研究 | 第24-29页 |
| ·KNN-SVM分类器的理论基础 | 第24-26页 |
| ·KNN-SVM分类器算法 | 第26-29页 |
| 第五章 实验及分析 | 第29-36页 |
| ·心电图信号介绍 | 第29-30页 |
| ·实验及分析 | 第30-35页 |
| ·结论及讨论 | 第35-36页 |
| 结束语 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-38页 |
| 硕士期间发表论文 | 第38-39页 |
| 致谢 | 第39页 |