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支持向量机的模型选择研究
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支持向量机的模型选择研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-7 页
第1章 绪论第7-10 页
　　· 课题背景第7-8 页
　　· 本课题研究的目的及意义第8 页
　　· 支持向量机研究及发展现状第8-9 页
　　· 本文主要研究内容第9-10 页
第2章 支持向量机原理第10-15 页
　　· 支持向量机基本思想第10-11 页
　　· 线性可分情况第11-12 页
　　· 线性不可分情况第12-13 页
　　· 核函数的选择第13-15 页
第3章 SVM多参数模型选择第15-24 页
　　· 多宽度高斯核第15-16 页
　　· 前人及相关的工作第16-17 页
　　· 多参数模型选择第17-23 页
　　　　· 计算期望误差界的梯度第18-20 页
　　　　· 算法实现的一些观点第20 页
　　　　· 实验第20-23 页
　　· 本章小结第23-24 页
第4章 基于遗传算法的两阶段模型选择第24-36 页
　　· 遗传算法第24-26 页
　　· 遗传算法应用于核参数选择第26-28 页
　　· SVM的形式化第28 页
　　· K_(DG)(X, Y)核的正定性证明第28-31 页
　　· 基于遗传算法的两阶段模型选择的具体实现第31-32 页
　　· 实验第32-34 页
　　· 本章小结第34-36 页
结论第36-37 页
参考文献第37-41 页
攻读学位期间发表的学术论文第41-43 页
致谢第43页

本篇论文共43页，点击这进入下载页面。
 
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