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min-max-min规划的凝聚同伦方法及其在数据挖掘中的应用

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min-max-min规划的凝聚同伦方法及其在数据挖掘中的应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-22页
  · 问题及其应用背景第9-13页
  · 相关理论与算法介绍第13-20页
  · 文章结果概要第20-22页
第二章 min-max-min规划的截断凝聚同伦方法第22-45页
  · 引言第22-26页
    · 解M~3P的凝聚同伦算法第22-25页
    · 解非线性规划的截断凝聚同伦算法第25-26页
  · 解M~3p的截断凝聚同伦算法第26-34页
    · 截断二次凝聚函数第26-30页
    · M~3P问题的截断凝聚同伦方法及收敛性第30-34页
  · 数值实验第34-45页
第三章 min-max-min规划问题的凝聚形变同伦方法第45-63页
  · 引言第45-46页
  · M~3P的凝聚形变同伦方法及其收敛性第46-50页
  · 算法实现与数值实验第50-63页
    · 算法第50-51页
    · 数值实验第51-57页
    · 截断凝聚形变同伦方法第57-63页
第四章 半无限min-max-min规划的相容逼近截断凝聚同伦算法第63-73页
  · SIM~3P的一阶最优性条件第63-66页
    · 预备知识第63-64页
    · SIM~3P的一阶最优性条件第64-66页
  · 截断凝聚同伦算法求解离散化SIM~3P第66-70页
  · 数值实验第70-73页
第五章 半无限min-max-min规划的凝聚同伦算法第73-85页
  · 引言第73-74页
  · SIM~3P问题双层意义下的一阶最优性条件第74-76页
  · 凝聚同伦方法求解SIM~3P的稳定点第76-82页
  · 算法实现及数值实验第82-85页
    · 算法第82-83页
    · 数值实验第83页
    · 工程优化设计应用例子第83-85页
第六章 截断凝聚同伦算法在数据挖掘的支持向量机模型中的应用第85-97页
  · 背景介绍第85-86页
  · 截断凝聚同伦方法求解半监督分类问题的支持向量机模型第86-94页
    · 半监督分类问题的支持向量机模型第87-88页
    · 求解半监督分类支持向量机模型的截断凝聚同伦算法第88-91页
    · 截断凝聚同伦算法第91-93页
    · 数值实验第93-94页
  · 多示例分类问题的支持向量机模型求解第94-97页
参考文献第97-111页
结论第111-112页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第112-113页
致谢第113-114页
作者简介第114-115 页

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