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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于样本与特征学习的帕金森语音数据挖掘方法研究
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基于样本与特征学习的帕金森语音数据挖掘方法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-13页
    1.1 引言第9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 样本学习第10页
        1.2.2 特征学习第10-11页
    1.3 本文主要工作及创新点第11-12页
    1.4 论文组织框架第12-13页
2 相关方法原理第13-27页
    2.1 样本学习第13-15页
        2.1.1 数据预处理第13页
        2.1.2 CART算法第13-15页
    2.2 特征学习第15-21页
        2.2.1 特征选择第15-18页
        2.2.2 特征转换第18-21页
    2.3 分类器第21-25页
        2.3.1 支持向量机第21-23页
        2.3.2 随机森林第23-24页
        2.3.3 超限学习机第24-25页
    2.4 本章小结第25-27页
3 基于CART样本优选的帕金森病语音分类算法研究第27-39页
    3.1 帕金森语音数据来源第27-30页
    3.2 CART样本优选与分类算法第30-34页
        3.2.1 CART样本优选第30-33页
        3.2.2 分类器第33-34页
    3.3 实验结果与分析第34-38页
        3.3.1 实验方式和评价准则第34-35页
        3.3.2 本文算法分类结果分析第35-37页
        3.3.3 帕金森语音样本优选效果分析第37-38页
        3.3.4 分类器平稳性比较分析第38页
    3.4 本章小结第38-39页
4 基于CART和集成学习的帕金森病语音分类算法研究第39-51页
    4.1 基于CART样本优选的集成学习算法第39-41页
    4.2 实验结果与分析第41-49页
        4.2.1 实验条件第41-42页
        4.2.2 集成算法效果对比第42-46页
        4.2.3 样本优选前后集成学习算法效果对比第46-48页
        4.2.4 集成算法与单分类算法的显著性差异分析第48-49页
    4.3 本章小结第49-51页
5 基于深度信念网络特征学习的帕金森病语音分类算法研究第51-67页
    5.1 基于深度信念网络的特征学习算法第51-55页
    5.2 实验结果与分析第55-65页
        5.2.1 参数设置第55页
        5.2.2 深度信念网络结构参数对分类性能影响分析第55-60页
        5.2.3 特征学习分类结果与分析第60-63页
        5.2.4 特征学习算法比较与分析第63-65页
    5.3 本章小结第65-67页
6 总结与展望第67-69页
    6.1 论文总结第67-68页
    6.2 研究展望第68-69页
致谢第69-71页
参考文献第71-75页
附录第75页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文专利目录第75页
    B.作者在攻读学位期间参加的科研项目目录第75页

 
 
论文编号BS4055041,这篇论文共75
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