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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--关于模式识别中大样本分类技术的几个关键问题研究
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关于模式识别中大样本分类技术的几个关键问题研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·课题研究的背景第11-13页
     ·核方法第11-12页
     ·云计算第12-13页
     ·隐私安全第13页
   ·模式识别中的几个问题第13-14页
   ·课题研究内容和本文结构第14-17页
第二章 最大向量夹角间隔核心集向量机第17-33页
   ·引言第17-18页
   ·最大向量夹角间隔分类器第18-21页
     ·原始形式第18-19页
     ·核化形式第19-20页
     ·决策函数第20页
     ·MAMC 的优势与计算复杂度分析第20-21页
   ·MEB 和 CC-MEB 最小球问题第21-22页
     ·MEB 最小球第21页
     ·中心约束 CC-MEB 最小球第21-22页
   ·最大向量夹角间隔核向量机第22-24页
     ·MAMC 与 CC-MEB 关系第22-23页
     ·MAM-CVM 算法实现第23-24页
   ·MAMC 讨论第24-26页
   ·实验研究第26-32页
     ·硬划分的 MAMC 实验第27-28页
     ·软划分的 MAMC 实验第28-29页
     ·MAM-CVM 实验第29-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 最大间隔对数核机器第33-55页
   ·引言第33页
   ·L2-核分类器第33-35页
   ·MMLVM 算法第35-38页
     ·Margin 构造第35-36页
     ·MMLVM 算法第36-37页
     ·MMLVM 实现第37-38页
   ·MMLVM 算法分析第38-45页
     ·权全局最优性分析第38-41页
     ·一般化误差界分析第41-44页
     ·收敛性分析第44页
     ·复杂度分析第44-45页
   ·实验结果与分析第45-53页
     ·人造数据实验第45-47页
     ·测试 UCI第47-50页
     ·测试 PIE第50-51页
     ·测试 USPS第51-53页
   ·本章小结第53-55页
第四章 隐私团校准的模糊 MEB 学习第55-65页
   ·引言第55页
   ·算法回顾第55-57页
     ·MEB第55-56页
     ·FKHP第56-57页
   ·PCC-MEB第57-61页
     ·核密度估计第57-58页
     ·PCC-MEB 模型第58-59页
     ·复杂度分析第59-60页
     ·模糊 PCC-MEB第60-61页
   ·实验结果与分析第61-63页
     ·p 特性实验第61页
     ·性能比较实验第61-63页
   ·本章小结第63-65页
第五章 隐私保护的 SVDD 快速分类方法第65-81页
   ·引言第65页
   ·一类 SVDD第65-68页
     ·SVDD 算法第65-66页
     ·决策第66-67页
     ·决策复杂度第67-68页
   ·FDA-SVDD第68-71页
     ·FDA-SVDD 思想及其决策复杂度第69页
     ·原像获取第69-70页
     ·权向量讨论第70-71页
     ·算法实现第71页
   ·FDA-SVDD 思想推广第71-72页
   ·实验结果与分析第72-80页
     ·SVDD 测试效率实验第72页
     ·测试 UCI第72-77页
     ·测试 PIE第77-78页
     ·测试 USPS第78-80页
   ·本章小结第80-81页
第六章 线性 SVMs 快速集成模型第81-97页
   ·引言第81-82页
   ·SVM第82-83页
     ·LSVM 和 KSVM第82-83页
     ·SVM 复杂度分析第83页
   ·FMELSVM第83-90页
     ·FMELSVM 模型第83-84页
     ·模型求解第84-87页
     ·算法实现第87-89页
     ·算法收敛性第89页
     ·算法复杂度分析第89-90页
   ·模型讨论第90-91页
   ·实验结果与分析第91-95页
     ·LSVM 和次优 LHP 的概率输出特性第91-92页
     ·测试 UCI第92-95页
   ·本章小结第95-97页
第七章 一般化 MEB 的大样本快速学习方法第97-113页
   ·引言第97-98页
   ·最小包含球 MEB第98-100页
     ·MEB 和 CC-MEB 问题第98-99页
     ·一般化 MEB 模型第99-100页
   ·一般化 MEB 快速学习第100-106页
     ·算法思想及实现第100-104页
     ·复杂度分析第104-105页
     ·几何含义第105-106页
   ·实验结果与分析第106-111页
     ·测试 4×4 CheckBoard第106-108页
     ·测试 UCI第108-109页
     ·测试 USPS第109-111页
   ·本章小结第111-113页
第八章 结束语第113-115页
致谢第115-117页
参考文献第117-125页
附录第125-126页
 附录 1: 攻读博士学位期间撰写的与课题相关的论文列表第125-126页
 附录 2: 攻读博士学位期间参加的科研项目列表第126页

 
 
论文编号BS1848339,这篇论文共126
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