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目录
第一章 绪论
§1-1选题背景及其意义
§1-2国内外对支持向量回归应用于补偿方面研究动态
§1-3本文研究方案及主要内容
第二章 支持向量回归原理及其参数分析
§2-1支持向量回归机原理
§2-2支持向量机的参数选择
第三章 遗传算法、粒子群算法参数选择下的函数仿真
§3-1遗传算法
§3-2粒子群算法
§3-3遗传和粒子群算法参数选择下的SVR仿真实验
§3-4对粒子群算法学习因子的改进
第四章 改进PSO优化的SVR模型在非线性补偿中的应用
§4-1气敏传感器非线性补偿问题综述
§4-2传感器数据预处理
§4-3应用实例仿真
第五章 总结与展望
§5-1本文总结
§5-2展望
参考文献
致谢