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最小二乘支持向量机稀疏化算法的改进研究

论文目录

中文摘要	第1-6页
英文摘要	第6-10页
1 绪论	第10-13页
·选题背景	第10页
·研究现状	第10-12页
·本文的主要工作	第12页
·论文的组织结构	第12-13页
2 机器学习的基本理论	第13-23页
·机器学习	第13-18页
·机器学习发展史	第13-15页
·机器学习问题的表示	第15-16页
·经验风险最小化原则	第16-17页
·复杂性与推广能力	第17-18页
·统计学习理论	第18-22页
·学习过程一致性概念	第18-19页
·VC 维	第19-20页
·推广能力的界	第20-21页
·结构风险最小化原则	第21-22页
·本章小结	第22-23页
3 支持向量机	第23-36页
·支持向量分类机	第23-31页
·线性可分型	第24-26页
·线性不可分型	第26-28页
·非线性可分型	第28-31页
·支持向量机算法目前的研究状况	第31-32页
·支持向量机的应用	第32-35页
·本章小结	第35-36页
4 最小二乘支持向量机	第36-39页
·传统支持向量机的缺点	第36页
·最小二乘支持向量机算法原理	第36-38页
·本章小结	第38-39页
5 改进的最小二乘支持向量机稀疏化算法	第39-51页
·传统的稀疏化算法	第39-40页
·模糊LS-SVM	第40-50页
·模糊LS-SVM 的模型建立	第40-41页
·模糊隶属度的确定	第41-43页
·改进的稀疏化算法描述	第43-46页
·仿真实验及结果分析	第46-50页
·本章小结	第50-51页
6 结论与展望	第51-52页
参考文献	第52-56页
附录:作者攻读硕士学位期间发表论文及科研情况	第56-57页
致谢	第57页

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