| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 研究背景和意义 | 第8-16页 |
| ·学习问题的一般模型 | 第8-9页 |
| ·三种主要的学习问题 | 第9-10页 |
| ·学习问题的表示方法 | 第10页 |
| ·算法稳定的研究背景 | 第10-15页 |
| ·ERM原则的一致性概念 | 第11-12页 |
| ·经验过程 | 第12-13页 |
| ·统计学习理论的关键性定理 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 预备知识 | 第16-23页 |
| ·算法稳定的定义 | 第16-18页 |
| ·混合相依序列 | 第18-20页 |
| ·主要工具 | 第20-23页 |
| 第3章 基于混合序列的稳定性的界 | 第23-38页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·α-混合序列的推广性的界 | 第24-27页 |
| ·α-混合序列一致性的界 | 第27-31页 |
| ·α-混合序列结果的应用 | 第31-38页 |
| 第4章 结果与展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-43页 |
| 致谢 | 第43页 |