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基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择

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基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-21页
  · 研究背景及意义第10页
  · 统计学习理论和支持向量机算法概述第10-14页
    · 统计学习理论第11-12页
    · 支持向量机第12-14页
  · 支持向量机大样本学习算法的研究现状第14-19页
    · 分解方法第15-16页
    · 变形方法第16-17页
    · 预处理方法第17-18页
    · 增量学习方法第18页
    · 其他处理方法第18-19页
  · 研究内容第19页
  · 章节安排第19-21页
第二章 基于最小闭包球的CVM 算法介绍第21-30页
  · 分类与超球问题第21-23页
    · 硬间隔SVDD第21-22页
    · 软间隔SVDD第22-23页
  · 最小闭包球问题第23-27页
    · MEB 问题的定义第23-24页
    · 单类二范数SVM第24-25页
    · 二类二范数SVM第25-26页
    · 最小闭包球转化条件分析第26-27页
  · CVM 算法第27-28页
    · CVM 算法思想第27页
    · CVM 算法描述第27-28页
  · 算法分析及新算法的提出第28-29页
    · 算法分析第28-29页
    · 新算法的提出第29页
  · 本章小结第29-30页
第三章 基于广泛内核的ECVM 算法第30-46页
  · 中心约束MEB第30-32页
    · 中心约束MEB 定义第30-32页
    · 中心约束最小闭包球转化条件分析第32页
  · ECVM 算法的设计第32-37页
    · 最远点的计算第32-33页
    · 决策向量的计算第33-35页
    · ECVM 算法描述第35-37页
  · ECVM 算法的性能分析第37-40页
    · ECVM 算法的收敛性能分析第38-39页
    · ECVM 算法的复杂度分析第39-40页
  · 实验及结果分析第40-45页
    · 实验环境及数据集第40-41页
    · 实验结果及其分析第41-45页
  · 本章小结第45-46页
第四章 基于核聚类的参数C 选取算法第46-58页
  · 参数C 的选取算法第46-49页
    · 软间隔与参数C第46-47页
    · 交叉验证法第47-48页
    · 结构风险法第48-49页
  · 基于核聚类的参数C 选择算法的设计及分析第49-55页
    · 问题提出第49页
    · 相关知识第49-52页
    · 基于聚类的距离比较算法设计及分析第52-55页
  · 实验及结果分析第55-57页
    · 实验环境和数据集第55页
    · 实验结果及其分析第55-57页
  · 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-60页
  · 论文的主要工作及贡献第58页
  · 下一步的工作第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-65页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第65 页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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