基于集成学习的支持向量机预测优化算法及其应用



基于集成学习的支持向量机预测优化算法及其应用

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基于集成学习的支持向量机预测优化算法及其应用

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第一章绪论	第12-18页
· 研究背景与意义	第12-13页
· 研究现状	第13-16页
· 支持向量机算法国内外研究现状	第13-14页
· 集成学习算法的国内外研究现状	第14-16页
· 主要研究内容与创新点	第16-17页
· 论文结构安排	第17-18页
第二章机器学习与支持向量机综述	第18-32页
· 引言	第18页
· 机器学习理论	第18-20页
· 机器学习的表示方法	第18-20页
· 机器学习的泛化能力	第20页
· 统计学习理论	第20-23页
· VC 维理论与推广性界	第21-22页
· 结构风险最小化原则	第22-23页
· 支持向量机	第23-31页
· 最优化理论	第24-26页
· 最优间隔分类器	第26-27页
· 核函数	第27-29页
· 支持向量分类机	第29-30页
· 支持向量回归机	第30-31页
· 小结	第31-32页
第三章基于支持向量机的预测回归模型	第32-43页
· 引言	第32页
· 基于 SVM 的回归模型	第32-36页
· LIBSVM 工具箱	第32-34页
· 归一化预处理	第34-35页
· 训练过程参数选择	第35-36页
· SVM 的信息粒化回归预测	第36-39页
· 信息粒化理论	第36-37页
· 模糊信息粒化方法与模型	第37-38页
· 基于粒化数据的 SVM 回归模型	第38-39页
· 实验结果与分析	第39-42页
· 回归模型结果分析	第39-41页
· 信息粒化预测结果分析	第41-42页
· 小结	第42-43页
第四章模糊粒度与集成学习的支持向量机预测模型优化	第43-57页
· 引言	第43页
· 基于模糊粒度的动态聚类算法	第43-47页
· 基于距离的动态聚类算法	第43-44页
· 模糊聚类分析	第44-45页
· 基于模糊粒度计算的动态聚类	第45-47页
· 集成学习理论	第47-51页
· 子学习器构造方法	第48-49页
· 子学习器组合方法	第49页
· 集成学习经典算法	第49-51页
· 动态聚类集成学习算法	第51-53页
· 动态聚类集成学习算法原理	第51-52页
· 基于模糊粒度聚类的子训练集构建	第52-53页
· 实验结果与分析	第53-56页
· 子训练集构建结果	第53-54页
· 集成学习 SVM 预测结果	第54-56页
· 结果分析	第56页
· 小结	第56-57页
第五章软件系统平台实现	第57-63页
· 引言	第57页
· 开发平台所用软件	第57-58页
· 系统平台实现与预测算法应用	第58-62页
· 系统平台框架与功能	第58-59页
· Matlab 接口调用与数据存储	第59-60页
· 预测结果画图显示模块	第60-62页
· 小结	第62-63页
第六章总结与展望	第63-65页
· 总结	第63-64页
· 展望	第64-65页
参考文献	第65-71页
致谢	第71-72页
攻读硕士期间发表的论文和参加的项目	第72-73页
1、攻读硕士学位期间参加的项目	第72页
2、攻读硕士学位期间发表的论文	第72页
3、攻读硕士学位期间申请的专利	第72-73页
附录一模糊聚类算法主要实现	第73-76页
附录二基于支持向量机的预测回归模型实现	第76-82页
附录三信息粒度化支持向量机回归预测主要实现	第82-84页

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