支持向量机泛化性能的研究及其应用



支持向量机泛化性能的研究及其应用

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支持向量机泛化性能的研究及其应用

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-7 页
第一章绪论	第7-15 页
· 课题背景及意义	第7-11 页
· 机器学习问题的描述	第7-9 页
· 经验风险最小化	第9 页
· 函数集的 VC 维与结构风险最小化	第9-11 页
· 支持向量机	第11 页
· 支持向量机的研究现状	第11-13 页
· 支持向量机的理论研究现状	第12-13 页
· 支持向量机的应用研究现状	第13 页
· 论文的研究内容及安排	第13-15 页
第二章软测量建模与支持向量机	第15-21 页
· 引言	第15 页
· 软测量模型	第15-17 页
· 影响软测量性能的因素—辅助变量的选择	第15-16 页
· 软测量建模方法	第16-17 页
· 支持向量机	第17-20 页
· 支持向量机的提出	第17 页
· 支持向量机算法	第17-19 页
· 支持向量机的训练算法	第19-20 页
· 支持向量机的特性	第20 页
· 本章小结	第20-21 页
第三章基于网格搜索法的支持向量机参数选择	第21-26 页
· 引言	第21 页
· 核函数的种类	第21-22 页
· RBF 核中的惩罚系数 C 和核函数γ对训练精度和泛化性能的影响	第22 页
· 改进的网格搜索算法	第22-23 页
· 仿真实验	第23-25 页
· 工艺分析	第23 页
· 双酚 A 估计模型的建立	第23-25 页
· 小结	第25-26 页
第四章基于K 近邻方法的支持向量机多模型建模	第26-31 页
· 引言	第26 页
· 贝叶斯方法	第26-27 页
· 支持向量机多模型的组合方法	第27-28 页
· K 近邻方法	第28-29 页
· 包围盒划分	第28-29 页
· 改进 K 近邻算法描述	第29 页
· 仿真实验	第29-30 页
· 本章小结	第30-31 页
第五章基于改进模糊C 均值聚类算法的支持向量机多模型	第31-35 页
· 引言	第31 页
· 模糊聚类理论	第31-32 页
· 隶属度改进的FCM 聚类算法	第32-33 页
· K 近邻算法和支持向量机多模型组合方式	第33 页
· 仿真实验	第33-34 页
· 本章小结	第34-35 页
总结与展望	第35-37 页
· 本文工作总结	第35 页
· 今后工作展望	第35-37 页
致谢	第37-38 页
参考文献	第38-44 页
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第44 页

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