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基于多视角的分类器设计与权值优化方法研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-9页
第1章 绪论
第9-12页
·多视角机器学习历史
第9页
·多视角机器学习现状
第9-10页
·多视角机器学习优势
第10-11页
·多视角机器学习存在的弊端
第11页
·安排
第11-12页
第2章 相关工作
第12-19页
·HK算法
第12-13页
·MHKS算法
第13-14页
·MatMHKS算法
第14页
·MultiV-MHKS算法
第14-16页
·实验结果
第16-19页
第3章 基于权值优化算法的多视角机器学习模型
第19-42页
·RMultiV-MHKS模型
第19-23页
·曲线响应算法:Response Surface Technique
第19-20页
·RMultiV-MHKS
第20-23页
·拉德马赫复杂度分析
第23-27页
·实验结果
第27-42页
·实验设置
第27页
·分类效果比较
第27-33页
·时间复杂度代价比较
第33页
·进一步讨论
第33-42页
第4章 基于权值优化算法的多核机器学习模型
第42-69页
·多核机器学习
第42-43页
·MultiK-MHKS
第43-44页
·RMEK-MHKS
第44-47页
·实验结果
第47-69页
·实验设置
第47-48页
·人工数据集
第48-51页
·分类效果比较
第51-54页
·时间复杂度代价比较
第54页
·进一步讨论
第54-69页
第5章 基于本地化样本信息利用的多核机器学习模型
第69-77页
·MLEKL
第69-70页
·实验结果
第70-77页
·实验设置
第71-72页
·分类效果比较
第72-75页
·时间复杂度代价比较
第75-77页
第6章 结论和未来工作
第77-79页
参考文献
第79-83页
致谢
第83-84页
附录Ⅰ 发表论文目录
第84页
论文编号
BS23722
,这篇论文共
84
页
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