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致谢
第一章绪论
1.1数据挖掘概述
1.1.1数据挖掘技术的产生
1.1.2数据挖掘的工作过程
1.1.3数据挖掘的分类
1.2可视化产生的背景
1.3可视化技术的特点、方法及关键技术
1.4可视化技术的工作过程
1.4.1数据获取
1.4.2数据理解与分类
1.4.3特征描述
1.4.4数据重建
1.4.5视觉化造型
1.4.6图像合成及动画处理
1.5可视化技术的应用
第二章时间序列数据挖掘及可视化
2.1时间序列的定义
2.2时间序列分析在理论上的进展
2.3时间序列数据挖掘的相关研究
2.3.1相似搜索
2.3.2模式挖掘
2.4时间序列数据的可视化
第三章支持向量回归技术
3.1最优化问题及其基本理论
3.1.1最优化问题
3.1.2最优性条件
3.2结构风险最小化原理
3.2.1函数集的VC维
3.2.2结构风险最小化原理
3.3求解回归问题的直观途径
3.3.1回归问题
3.3.2线性回归问题与硬ε-带超平面
3.3.3支持向量回归机
3.4回归估计与支持向量回归机
3.4.1回归问题
3.4.2 ε-支持向量回归机
3.5用于函数拟合的支持向量机
3.6核函数简介
第四章基于分类SVM的时间序列预测研究
4.1时间序列预测
4.2支持向量机用于预测问题
4.3基于分类SVM的回归算法(CSVR)
4.3.1概述
4.3.2 CSVR网络训练算法
4.3.3 CSVR回归算法
4.3.4算法中ε值和σ初始值的计算方法：
4.4基于CSVR的时间序列预测实验
4.4.1实验描述
4.4.2实验结果
4.4.3结果讨论
4.5基于CSVR的时间序列可视化
4.6结论
第五章总结与展望
5.1总结
5.2有待进一步研究的问题
参考文献
攻读硕士学位期间发表论文
