1. 毕业设计（论文）主要内容：
在对支持向量机算法进行理论研究的基础上，分析常见优化算法在支持向量机上的应用，对比其优缺点，并进行仿真验证。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。2、熟悉支持向量机算法，并研究相关优化算法的应用。
3、在matlab上仿真验证。
4、完成不少于5000汉字的英文文献翻译。
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解支持向量机算法及其优化算法。确定方案，完成开题报告。第4－10周：掌握算法原理。
第11－13周：算法程序模块和流程设计，调试。
第14－16周：完成并修改毕业论文。
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4. 主要参考文献
1、陈果.基于遗传算法的支持向量机分类器模型参数优化[J].机械科学与技术. 2007, 26(3):347-350.
2、Z.Yin, J.Hou. Recent advances on SVM based fault diagnosis and process monitoring in complicated industrial processes[J]. Neurocomputing, 2016, 174: 643-650.
3、S.Yin, X.Gao, H.R.Karimi, X.Zhu. Study on support vector machine-based fault detection in tennessee eastman process[J]. Abstract and Applied Analysis. Hindawi Publishing Corporation, 2014, 2014(2):1-8.
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