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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,点击这进入下载页面
 
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