基于神经网络的递增支持向量机研究
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基于神经网络的递增支持向量机研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-10页
第一章 绪论
第10-13页
· 支持向量机简介
第10页
· 递增的在线支持向量机
第10-11页
· 本文主要研究内容和思路
第11-12页
· 本文的组织结构
第12-13页
第二章 背景知识
第13-26页
· 人工神经网络
第13-19页
· 感知器
第14-15页
· 多层感知器
第15-17页
· 反向传播算法
第17-19页
· 支持向量机
第19-25页
· 简介
第19-20页
· 优化分离超平面
第20-22页
· 线性不可分情形
第22-24页
· 基于核函数的方法
第24-25页
· 本章小结
第25-26页
第三章 递增的支持向量机的算法
第26-34页
· 精确解法
第26-30页
· 近似解法
第30-31页
· 本章小结
第31-34页
第四章 基于神经网络的递增的在线支持向量机
第34-43页
· 递增支持向量机与感知器
第34-37页
· 支持向量机与感知器
第34-35页
· 递增支持向量机与感知器
第35-37页
· 在线的递增支持向量机的改进
第37-39页
· 铰链误差函数
第37-38页
· 训练样本的采样
第38-39页
· 新的递增的在线支持向量机的实现
第39-41页
· 新的递增的在线支持向量机的程序实现
第39-41页
· 本章小结
第41-43页
第五章 实验结果讨论
第43-49页
· 数据集描述
第43-44页
· adult 数据集的描述
第43-44页
· mushroom 数据集的描述
第44页
· 实验结果分析
第44-47页
· 时间和空间复杂度分析
第47-48页
· 本章小结
第48-49页
第六章 结束语
第49-51页
· 工作总结
第49页
· 研究展望
第49-51页
参考文献
第51-54页
致谢
第54-55页
在学期间的研究成果与发表的学术论文
第55-56页
附录A
第56-59页
附录B
第59页
本篇论文共
59
页,
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。
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