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支持向量机的研究与应用
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支持向量机的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-8 页
第1章 绪论第8-11 页
　　· 课题背景第8 页
　　· 研究意义第8-9 页
　　· 主要工作第9 页
　　· 论文组织结构第9-11 页
第2章 支持向量机的基础理论第11-18 页
　　· 机器学习问题第11-14 页
　　　　· 机器学习的发展历史第11-12 页
　　　　· 学习问题的表述第12-13 页
　　　　· 经验风险最小化第13 页
　　　　· 复杂性与推广能力第13-14 页
　　· 统计学习理论第14-15 页
　　· 统计学习理论的发展历程第15-16 页
　　· 支持向量机算法的提出和研究现状第16-17 页
　　· 小结第17-18 页
第3章 支持向量机第18-29 页
　　· 支持向量机分类机第18-21 页
　　　　· 线性可分问题第18-19 页
　　　　· 线性不可分问题第19-21 页
　　· 支持向量回归机第21-23 页
　　　　· 回归问题第21-22 页
　　　　· ε-支持向量回归机第22-23 页
　　· 常用的核函数第23-24 页
　　· 支持向量机算法第24-26 页
　　· 遗漏数据第26-27 页
　　· 交叉验证第27-28 页
　　· 小结第28-29 页
第4章 自组织数据挖掘第29-36 页
　　· 自组织数据挖掘建模第29-32 页
　　　　· 自组织数据挖掘的基本模式第29-31 页
　　　　· 自组织数据挖掘方法的步骤第31-32 页
　　· GMDH中使用的原则第32 页
　　· 客观系统分析算法第32-34 页
　　　　· 基本原理第32-33 页
　　　　· 基本步骤第33-34 页
　　· 客观系统分析算法与支持向量机组合第34-35 页
　　· 小结第35-36 页
第5章 宏观经济预警第36-42 页
　　· 国内、外宏观经济预警的发展及研究现状第36-40 页
　　· 宏观经济预警现有的理论、方法存在的问题第40 页
　　· 宏观经济预测的新方法——支持向量机第40-41 页
　　· 小结第41-42 页
第6章 支持向量机在宏观经济预测中的应用研究第42-64 页
　　· 项目概述第42-43 页
　　· 系统设计第43-56 页
　　　　· 总体框架第43-44 页
　　　　· 宏观经济数据仓库设计第44-49 页
　　　　· 数据挖掘服务器设计第49-54 页
　　　　· 应用系统第54-56 页
　　· 宏观经济预测第56-63 页
　　　　· 分类第56-58 页
　　　　· 回归第58-63 页
　　· 小结第63-64 页
第7章 总结与展望第64-66 页
　　· 总结第64-65 页
　　· 展望第65-66 页
致谢第66-67 页
参考文献第67-70 页
攻读学位期间的研究成果第70 页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。
 
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