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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
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