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第一章 引言
1.1研究背景
1.2国内外研究现状
1.3论文主要工作
第二章 背景知识
2.1 统计学习理论
2.2支持向量机
2.3 本章小结
第三章 粒度支持向量机优化模型
3.1 粒度支持向量机
3.2 基于核方法的粒度支持向量机
3.3 基于混合度量的粒度支持向量机
3.4 本章小结
第四章 动态层次支持向量机优化模型
4.1 层次结构支持向量机
4.2 基于动态层次结构的支持向量机
4.3 本章小结
第五章 主动多分类支持向量机优化模型
5.1 多分类支持向量机
5.2 基于主动学习的模式类别挖掘
5.3 主动多分类支持向量机学习方法
5.4 主动多分类在线支持向量机学习方法
5.5 本章小结
第六章 面向非平衡数据的支持向量机优化模型
6.1 面向非平衡数据的支持向量机
6.2 基于采样的支持向量机
6.3 基于平衡因子的支持向量机
6.4 本章小结
结论与展望
参 考 文 献
研究成果
致谢
个人简况及联系方式
山西大学;