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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--雷达辐射源特征选择和在线学习算法研究
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雷达辐射源特征选择和在线学习算法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-15页
   ·研究背景及意义第7-8页
   ·国内外研究现状第8-13页
     ·雷达辐射源识别发展现状第8-9页
     ·特征选择研究现状第9-11页
     ·在线学习研究现状第11-13页
   ·本文主要工作及章节安排第13-15页
第二章 特征选择概述第15-29页
   ·引言第15页
   ·特征选择综述第15-20页
     ·特征选择简介第15-17页
     ·特征选择分类第17-20页
   ·滤波式特征选择方法第20-28页
     ·Relief 算法第20-23页
     ·Simba 算法第23-25页
     ·对辐射源数据的实验及分析第25-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 基于SVM-RFE 的特征选择及改进算法第29-45页
   ·引言第29页
   ·基于SVM-RFE 的特征选择算法第29-32页
     ·支持向量机(SVM)第29-30页
     ·支持向量机递归特征排除(SVM-RFE)第30-31页
     ·多类SVM-RFE 特征选择算法(MSVM-RFE)第31-32页
   ·基于互信息的特征选择算法第32-35页
     ·信息熵第32-33页
     ·条件熵和联合熵第33-34页
     ·互信息第34页
     ·基于最大相关和最小冗余的特征选择算法(MRMR)第34-35页
   ·基于相关冗余的SVM-RFE 特征选择第35-43页
     ·“大小球”问题研究第35-36页
     ·基于相关冗余的SVM-RFE 算法(MRMR-SVM-RFE)第36-37页
     ·实验及结果分析第37-43页
   ·本章小结第43-45页
第四章 雷达辐射源识别中的在线学习第45-59页
   ·引言第45-46页
   ·四种在线学习算法介绍第46-53页
     ·Perceptron 算法第46页
     ·Projectron 算法第46-48页
     ·Passive-Aggressive 算法第48-50页
     ·在线独立支持向量机第50-53页
   ·对辐射源数据的实验及分析第53-57页
   ·本章小结第57-59页
第五章 总结与展望第59-61页
   ·全文总结第59-60页
   ·未来展望第60-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-66页
作者在读期间的研究成果第66-67页

 
 
论文编号BS149672,这篇论文共67
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