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雷达辐射源信号支持向量聚类分析
 
     论文目录
 
摘要第1-9页
Abstract第9-13页
第1章 绪论第13-18页
   ·引言第13页
   ·课题的提出及研究意义第13-14页
   ·国内外研究现状分析第14-15页
   ·论文的主要工作第15-16页
   ·论文的结构安排第16-18页
第2章 支持向量聚类算法第18-31页
   ·引言第18页
   ·支持向量聚类机第18-20页
     ·聚类边界第18-20页
     ·聚类分配第20页
   ·算法性能分析第20-21页
     ·参数C第21页
     ·参数q第21页
   ·实验及结果分析第21-29页
     ·实例样本第22-26页
     ·iris数据集第26-29页
   ·本章小结第29-31页
第3章 辐射源信号的支持向量分析第31-41页
   ·引言第31页
   ·辐射源信号识别第31-35页
     ·特征提取第32-34页
     ·特征选择第34-35页
   ·聚类结果分析第35-40页
   ·本章小结第40-41页
第4章 基于加权 K-近邻法的支持向量聚类分析第41-55页
   ·引言第41页
   ·近邻法第41-42页
     ·K-近邻法第41-42页
     ·剪辑近邻法第42页
   ·基于 K-近邻法的支持向量聚类算法第42-45页
   ·实验结果及分析第45-53页
     ·实例样本第45-47页
     ·iris数据第47-50页
     ·雷达辐射源信号样本第50-53页
   ·本章小结第53-55页
第5章 基于 K-均值的支持向量聚类算法第55-66页
   ·引言第55-56页
   ·K-均值聚类第56-57页
   ·基于K-均值的支持向量聚类算法第57-62页
     ·算法原理第57-58页
     ·SVC和K-SVC聚类对比分析第58-62页
   ·辐射源信号聚类分析第62-65页
   ·本章小结第65-66页
结论与展望第66-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-73页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第73页

 
 
论文编号BS552739,这篇论文共73
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