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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于机器学习的算法设计以及在智能系统中的应用
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基于机器学习的算法设计以及在智能系统中的应用
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
专用术语注释表第9-11页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 研究现状与意义第12-16页
        1.2.1 机器学习于计算机视觉第12-15页
        1.2.2 机器学习于通信第15-16页
    1.3 研究内容安排第16-18页
第二章 机器学习算法相关知识第18-26页
    2.1 回归与分类算法第18-20页
        2.1.1 线性回归第18-19页
        2.1.2 逻辑回归第19页
        2.1.3 决策树第19-20页
        2.1.4 支持向量机第20页
    2.2 聚类算法第20-22页
        2.2.1 K-means第21页
        2.2.2 层次聚类法第21-22页
    2.3 梯度下降第22-23页
    2.4 反向传播算法第23-24页
    2.5 交叉熵算法第24-25页
    2.6 本章小结第25-26页
第三章 基于机器学习算法的高压传输线检测算法设计第26-48页
    3.1 计算机视觉相关理论第26-28页
        3.1.1 计算机视觉第26-27页
        3.1.2 图像处理第27-28页
    3.2 高压传输线检测算法设计第28-37页
        3.2.1 算法设计思路第28页
        3.2.2 图像预处理模块设计第28-31页
        3.2.3 边缘检测模块设计第31-32页
        3.2.4 基于机器学习的高压传输线识别模块设计第32-37页
    3.3 高压传输线检测算法实现及结果第37-46页
        3.3.1 算法实现平台和第三方库第37-38页
        3.3.2 图像预处理实现结果第38-41页
        3.3.3 边缘检测实现结果第41-42页
        3.3.4 基于机器学习的高压传输线识别实现结果第42-46页
    3.4 本章小结第46-48页
第四章 基于机器学习算法的大规模MIMO预编码方案分析第48-59页
    4.1 系统模型第48-51页
        4.1.1 基于相移器的预编码结构第49-50页
        4.1.2 基于开关的预编码结构第50页
        4.1.3 基于开关与逆变器的预编码结构第50-51页
    4.2 基于自适应交叉熵的预编码算法第51-54页
    4.3 性能分析结果第54-57页
        4.3.1 用户数量K相关系统性能分析第54-56页
        4.3.2 天线数量N相关系统性能分析第56页
        4.3.3 候选F_(RF)的数量S与精英FRF的数量S_(elite)之比ρ相关系统性能分析第56-57页
    4.4 本章小结第57-59页
第五章 总结与展望第59-61页
参考文献第61-64页
附录1 程序清单第64-65页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文第65-66页
附录3 攻读硕士学位期间申请的专利第66-67页
附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目第67-68页
致谢第68页

 
 
论文编号BS727785,这篇论文共68
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