| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| ·支持向量机的产生背景 | 第10-12页 |
| ·机器学习的由来 | 第10页 |
| ·机器学习研究的发展历程 | 第10-11页 |
| ·支持向量机的提出 | 第11-12页 |
| ·支持向量机的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·支持向量机的基础理论研究 | 第12-14页 |
| ·支持向量机的训练算法研究 | 第14-15页 |
| ·支持向量机的应用研究 | 第15页 |
| ·课题来源、目的及意义 | 第15-16页 |
| ·论文内容安排与创新点 | 第16-18页 |
| ·论文的内容安排 | 第16-17页 |
| ·主要创新点 | 第17-18页 |
| 参考文献 | 第18-24页 |
| 第二章 支持向量机的理论基础 | 第24-44页 |
| ·统计学习理论 | 第24-32页 |
| ·学习问题的模型 | 第24-25页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第25-26页 |
| ·学习机器的复杂度与泛化能力:一个矛盾问题 | 第26-28页 |
| ·学习理论的核心 | 第28-32页 |
| ·支持向量机算法 | 第32-37页 |
| ·支持向量分类机 | 第32-34页 |
| ·支持向量回归机 | 第34-37页 |
| ·核 | 第37-40页 |
| ·再生核理论与Mercer定理 | 第38-39页 |
| ·常用的核及其构造 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 第三章 基于信息几何的SVR核函数构建 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·基于信息几何的支持向量机核结构 | 第44-47页 |
| ·与数据依赖的核构建 | 第47-49页 |
| ·仿真研究 | 第49-53页 |
| ·非线性函数回归 | 第49-51页 |
| ·钢水温度预报模型 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 第四章 核框架下SILF-SVR与普通KRIGING关系研究 | 第56-70页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·SILF-SVR表达式 | 第56-60页 |
| ·软不敏感损失函数(SILF) | 第57-58页 |
| ·SILF-SVR | 第58-60页 |
| ·普通KRIGING方法原理 | 第60-64页 |
| ·区域化变量 | 第60-61页 |
| ·平稳假设及内蕴假设 | 第61-62页 |
| ·普通Kriging方法 | 第62-64页 |
| ·SILF-SVR与普通KRIGING等价性证明 | 第64-67页 |
| ·SILF-SVR与普通Kriging等价性 | 第64-66页 |
| ·协方差函数作为Mercer容许核的可行性 | 第66-67页 |
| ·一种核参数选择方法 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 第五章 基于领域知识和不确定信息的SVR研究初探 | 第70-87页 |
| ·引言 | 第70-71页 |
| ·基于领域知识的支持向量回归机 | 第71-75页 |
| ·基于领域知识的支持向量回归机 | 第71-74页 |
| ·一种信息融合框架 | 第74-75页 |
| ·基于区间的支持向量回归机 | 第75-83页 |
| ·直接方法 | 第76-81页 |
| ·基于QP方法 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 第六章 基于SVR的钢淬透性计算及软件实现 | 第87-104页 |
| ·引言 | 第87页 |
| ·钢淬透性 | 第87-89页 |
| ·基本概念 | 第87-88页 |
| ·端淬法 | 第88页 |
| ·现有的钢淬透性计算方法 | 第88-89页 |
| ·基于支持向量回归机的钢淬透性计算 | 第89-96页 |
| ·模型变量选取 | 第90-91页 |
| ·数据预处理 | 第91页 |
| ·参数选取 | 第91-92页 |
| ·计算结果 | 第92页 |
| ·核函数选择对支持向量回归机建模的影响 | 第92-96页 |
| ·软件实现 | 第96-100页 |
| ·本章小结 | 第100页 |
| 参考文献 | 第100-104页 |
| 第七章 总结与展望 | 第104-107页 |
| ·全文总结 | 第104-105页 |
| ·研究展望 | 第105-107页 |
| 攻读博士学位期间撰写的论文及参加的科研项目 | 第107-109页 |
| 一、发表和已录用的论文 | 第107-108页 |
| 二、投出在审论文 | 第108页 |
| 三、参加的科研项目 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109页 |