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支持向量机研究及其应用
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支持向量机研究及其应用
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
英文摘要第4-6 页
第一章 概论第6-8 页
　　1．1 引言第6-7 页
　　1．2 本文所作的工作及创新之处第7-8 页
第二章 学习问题的探讨第8-14 页
　　2．1 学习模型第8-9 页
　　2．2 经验最小化（ERM）原则第9-11 页
　　2．3 结构最小化（SRM）原则第11-14 页
第三章 支持向量机的研究第14-25 页
　　3．1 线性可分情形第14-17 页
　　3．2 线性不可分情形第17-19 页
　　3．3 支持向量机第19-21 页
　　3．4 支持向量机的构造第21-25 页
第四章 基于模糊集的支持向量机第25-33 页
　　4．1 引言第25 页
　　4．2 模糊集合的基本概念第25-26 页
　　4．3 基于模糊集的SVM的定义第26-28 页
　　4．4 基于模糊集的SVM的构造第28-29 页
　　4．5 简化的FSSVM第29-33 页
第五章 基于RST的支持向量机第33-39 页
　　5．1 引言第33 页
　　5．2 粗糙集理论（RST）概要第33-36 页
　　5．3 支持向量机（SVM）与粗糙集理论（RST）的结合第36-39 页
第六章 支持向量机的应用研究第39-50 页
　　6．1 用于函数拟合的SVM第39-44 页
　　6．2 简化FSSVM对PCA的改进第44-50 页
第七章 结束语第50-51 页
参考文献第51-52 页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。
 
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