| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·极速学习机的研究现状 | 第10-11页 |
| ·核向量机的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 基础知识 | 第13-19页 |
| ·极速学习机 | 第13-15页 |
| ·增量极速学习机 | 第15-19页 |
| ·构造的方法 | 第16-17页 |
| ·剪枝的方法 | 第17-18页 |
| ·构造的方法与剪枝的方法比较 | 第18-19页 |
| 第3章 核心向量机 | 第19-24页 |
| ·分类与超球问题 | 第19-21页 |
| ·硬间隔支持向量域描述 | 第19-20页 |
| ·软间隔支持向量域描述 | 第20-21页 |
| ·最小闭包球问题 | 第21-22页 |
| ·CVM算法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 核向量机极速学习机 | 第24-30页 |
| ·SV-SFFNS算法 | 第24页 |
| ·CIW-SFFNS算法 | 第24-26页 |
| ·CVM-ELM算法 | 第26页 |
| ·实验结果比较 | 第26-30页 |
| 第5章 总结及展望 | 第30-31页 |
| ·结论 | 第30页 |
| ·展望 | 第30-31页 |
| 参考文献 | 第31-35页 |
| 致谢 | 第35-36页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第36页 |