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预测砌体墙板破坏模式的支持向量机方法

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预测砌体墙板破坏模式的支持向量机方法
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-15页
  · 课题意义及国内外研究现状第8-13页
    · 课题研究的意义第8-9页
    · 国内砌体结构理论发展现状第9-10页
    · 国外砌体结构理论发展现状第10-13页
  · 课题研究内容第13-14页
  · 本章小结第14-15页
第2章 支持向量机概述第15-30页
  · 引言第15页
  · 支持向量机产生的理论背景第15-18页
    · 支持向量机算法的发展历史和现状第15-16页
    · 系统辨识和模式识别问题一般描述及存在问题第16-18页
  · 支持向量机的基本思想第18-20页
    · 统计学习理论基本思想第18页
    · 统计学习理论的核心结论第18-19页
    · 支持向量机的特点第19页
    · 分类超平面第19-20页
  · 支持向量机算法第20-29页
    · 线性可分情况第20-23页
    · 近似线性可分情况第23-24页
    · 非线性可分情况第24-27页
    · 支持向量机分类算法特点第27页
    · 支持向量机回归模型第27-29页
  · 本章小结第29-30页
第3章 由支持向量机直接预测砌体墙板破坏模式第30-37页
  · 引言第30页
  · 输入输出模型的建立第30-31页
    · 特征值的提取第30页
    · 用先验知识简化模型第30-31页
  · 预测砌体墙板破坏模式的支持向量机模型建立及分析第31-34页
    · 支持向量机输入输出模式的建立第31页
    · 已有的一组实验数据第31页
    · 破坏模式特征值的提取第31-33页
    · 用支持向量机预测第33-34页
    · 预测值与实验值对比第34页
  · 支持向量机性能的评价第34-36页
  · 本章小结第36-37页
第4章 细胞自动机(CA)与支持向量机(SVM)的结合第37-54页
  · 前言第37页
  · 细胞自动机简介第37-43页
    · 细胞自动机第37页
    · 细胞自动机定义第37-38页
    · 细胞自动机的构成第38-43页
    · 细胞自动机的一般特征第43页
  · 砌体墙板CA 模型的建立第43-46页
    · 砌体墙板的单元划分第43页
    · 传递函数第43-46页
  · 用支持向量机(SVM)建立匹配准则第46-47页
    · 类似区域的概念第46页
    · 预测方法的适用条件第46页
    · 匹配准则的建立第46-47页
  · 用细胞自动机与支持向量机的综合法进行预测第47-49页
    · 建立基础板的破坏模式第47页
    · 用细胞自动机建立基础板及预测板的状态值第47-48页
    · 用支持向量机进行预测第48-49页
    · 预测值与实际值的比较第49页
  · 算例分析第49-53页
    · 基础板破坏模式的建立第49-50页
    · 用细胞自动机建立基础板及预测板的状态值第50-51页
    · 用支持向量机进行预测第51-52页
    · 预测值与实际值的比较第52-53页
  · 本章小结第53-54页
结论第54-55页
参考文献第55-59页
致谢第59页

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