最小二乘支持向量机握钉力预测研究



最小二乘支持向量机握钉力预测研究

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最小二乘支持向量机握钉力预测研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-15页
· 课题背景	第8-9页
· 预测的作用和方法	第9页
· 人工神经网络预测	第9-10页
· 支持向量机预测	第10-13页
· 支持向量机在国内外的研究现状	第10-12页
· 支持向量回归机的应用	第12页
· 支持向量机的优势及存在的问题	第12-13页
· 研究内容和组织结构	第13-15页
2 基于BP网络的握钉力预测	第15-23页
· 前馈神经网络和BP算法	第15-18页
· 前馈神经网络	第15-16页
· BP学习算法	第16页
· LM算法	第16-17页
· BP神经网络	第17-18页
· 模压加工流程和样本处理	第18-19页
· 模压加工流程	第18-19页
· 样本处理	第19页
· BP网络预测模型	第19-21页
· 建立BP网络预测模型	第19-20页
· 实验结果	第20-21页
· 本章小结	第21-23页
3 统计学习理论与支持向量机	第23-38页
· 机器学习	第23-24页
· 机器学习问题	第23-24页
· 经验风险最小化原则	第24页
· 统计学习理论	第24-27页
· 经验风险最小化原则下统计学习一致性的条件	第25页
· VC维与推广性的界	第25-26页
· 结构风险最小化原则	第26-27页
· 支持向量机	第27-31页
· 最优分类面和支持向量	第27-28页
· 核函数	第28-29页
· 支持向量机基本原理	第29-31页
· 支持向量机的特点	第31页
· 支持向量回归机	第31-33页
· 常用的支持向量机算法	第33-36页
· ν-SVM算法	第33-34页
· FSVM算法	第34-35页
· LS-SVM算法	第35-36页
· 常用的支持向量机算法比较	第36-37页
· 本章小结	第37-38页
4 基于粒子群优化的支持向量机	第38-45页
· 粒子群优化算法	第38-41页
· 粒子群优化算法基本原理	第38页
· 基本粒子群优化算法	第38-39页
· 粒子群优化算法的特点	第39-40页
· 基本粒子群算法的改进	第40-41页
· 粒子群优化算法研究和应用	第41页
· 支持向量机参数选择问题	第41-42页
· 粒子群优化的支持向量回归机	第42-44页
· 本章小结	第44-45页
5 基于SVM的换挡杆手柄握钉力预测	第45-51页
· SVM预测的步骤	第45页
· 试凑法定参的SVM握钉力预测	第45-47页
· 建立SVM回归模型	第45-46页
· 实验及结果	第46-47页
· 基于POS-SVM的握钉力预测	第47-49页
· 基于POS-SVM的预测步骤	第47页
· 实验及结果	第47-49页
· 本章小结	第49-51页
结论	第51-52页
参考文献	第52-56页
攻读学位期间发表的学术论文	第56-57页
致谢	第57-58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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