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基于群智能优化的核极限学习机模型选择方法研究及应用 |
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论文目录 |
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摘要 | 第4-6页 | Abstract | 第6-8页 | 第一章 绪论 | 第11-18页 | 1 研究内容 | 第11-16页 | 2 论文结构 | 第16-18页 | 第二章 背景知识 | 第18-41页 | 1 核极限学习机 | 第18-23页 | 1.1 极限学习机 | 第18-21页 | 1.2 核学习机理 | 第21-23页 | 2 特征选择方法 | 第23-25页 | 2.1 生成过程 | 第23-24页 | 2.2 评测函数 | 第24-25页 | 3 灰狼优化算法 | 第25-30页 | 3.1 算法启发 | 第26-27页 | 3.2 算法模型 | 第27-29页 | 3.3 算法概述 | 第29-30页 | 4 飞蛾优化算法 | 第30-35页 | 4.1 算法启发 | 第30-32页 | 4.2 算法模型 | 第32-34页 | 4.3 算法概述 | 第34-35页 | 5 灰鲸优化算法 | 第35-41页 | 5.1 算法启发 | 第35-36页 | 5.2 算法模型 | 第36-39页 | 5.3 算法概述 | 第39-41页 | 第三章 基于反向学习灰狼优化算法的核极限学习机 | 第41-65页 | 1 引言 | 第41-42页 | 2 反向学习机制 | 第42-43页 | 3 改进的灰狼优化算法 | 第43-44页 | 4 实验设计 | 第44-47页 | 4.1 数据描述 | 第44-46页 | 4.2 实验设置 | 第46-47页 | 4.3 性能评估 | 第47页 | 5 实验结果与分析 | 第47-64页 | 5.1 Wieslaw企业破产数据集 | 第47-55页 | 5.2 日本企业破产数据集(JPNBDS) | 第55-64页 | 6 本章小结 | 第64-65页 | 第四章 基于混沌飞蛾优化算法的核极限学习机 | 第65-85页 | 1 引言 | 第65-66页 | 2 混沌理论 | 第66-67页 | 3 混沌飞蛾优化算法 | 第67-68页 | 4 基于混沌飞蛾优化算法的极限学习机 | 第68-71页 | 5 实验设计 | 第71-74页 | 5.1 数据描述 | 第71-73页 | 5.2 实验设置 | 第73页 | 5.3 性能评估 | 第73-74页 | 6 实验结果与分析 | 第74-84页 | 6.1 帕金森疾病诊断 | 第74-78页 | 6.2 乳腺癌疾病诊断 | 第78-84页 | 7 本章小结 | 第84-85页 | 第五章 基于混沌多种群鲸鱼优化算法的核极限学习机 | 第85-102页 | 1 引言 | 第85-86页 | 2 多种群鲸鱼优化算法 | 第86-87页 | 3 混沌多种群鲸鱼优化算法 | 第87-91页 | 4 基于混沌多种群鲸鱼优化算法的核极限学习机 | 第91-94页 | 5 实验设计 | 第94-95页 | 5.1 数据描述 | 第94页 | 5.2 实验设置 | 第94-95页 | 6 实验结果与分析 | 第95-101页 | 7 本章小结 | 第101-102页 | 第六章 总结与展望 | 第102-105页 | 1 工作总结 | 第102-103页 | 2 研究展望 | 第103-105页 | 参考文献 | 第105-110页 | 致谢 | 第110-111页 | 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第111页 |
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