ELM网络集成研究—硕士毕业论文下载



ELM网络集成研究

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ELM网络集成研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-14页
· 背景及意义	第9-10页
· 国内外发展状况	第10-13页
· 多分类器集成现状	第10-11页
· 多分类器动态集成现状	第11-13页
· 本文研究内容	第13-14页
第2章多分类器集成研究	第14-27页
· 多分类器集成框架研究	第14-15页
· 多分类器动态集成方法研究	第15-22页
· 基于近邻规则的动态集成	第16-17页
· 聚类准则相关的动态集成方法研究	第17-19页
· 基于ELM的集成算法	第19-22页
· 多分类器融合研究	第22-27页
· 基于模糊积分的多分类器融合方法研究	第22-24页
· 基于贝叶斯平均理论的融合研究	第24-25页
· 基于证据理论的分类器融合研究	第25-27页
第3章极限学习器基础知识	第27-33页
· 极限学习器简介	第27-28页
· 稀疏表示的应用	第28-29页
· 单层前馈网络随机隐含层节点	第29-31页
· 单层前馈神经网络最小范数最小二乘解	第31-32页
· 极限学习器算法	第32-33页
第4章 ELM网络集成的研究	第33-53页
· 基于样例熵ELM的动态集成	第33-42页
· 样例熵数学定义	第33-34页
· 算法流程	第34-36页
· 实验结果及分析	第36-42页
· 基于模糊积分的ELM融合	第42-51页
· 概率神经网络	第42-43页
· 模糊积分	第43-45页
· 极限学习机与模糊积分融合	第45-46页
· 实验结果及分析	第46-51页
· 本章小结	第51-53页
第5章结论与展望	第53-54页
参考文献	第54-59页
致谢	第59-60页
攻读学位期间取得的科研成果	第60 页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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