基于支持向量机和深度学习的分类算法研究



基于支持向量机和深度学习的分类算法研究

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基于支持向量机和深度学习的分类算法研究

论文目录
论文摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
图目录	第11页
表目录	第11-12页
第1章绪论	第12-20页
· 研究背景	第12-18页
· 本文研究的问题与意义	第18-20页
第2章基于SVM的改进方法RM-SVM	第20-34页
· 支持向量机	第20-28页
· 支持向量机背景知识	第22-23页
· 支持向量机方法	第23-26页
· 核方法(KERNEL)	第26-28页
· 改进的支持向量机方法RM-SVM(ROBUST MODIFIED SVM)	第28-31页
· 原有SVM的缺点分析	第28-29页
· 改进的原理和方法	第29-31页
· 实验部分	第31-34页
· 实验数据	第31-32页
· 工具和参数选择	第32页
· 实验结果	第32-33页
· 实验结果分析	第33-34页
第3章基于GABOR、PCA与SVM的人脸识别	第34-48页
· 人脸识别系统的设计与原理	第35-36页
· 人脸检测方法	第36-37页
· 小波变换	第37-40页
· 特征提取方法PCA(主成份分析法)	第40-45页
· K-L变换	第41-43页
· 特征脸	第43-45页
· 支持向量机方法	第45-46页
· 人脸识别实验以及实验结果	第46-48页
第4章基于支持向量机和稀疏自动编码器的分类器	第48-68页
· 人工神经网络以及BP算法简介	第49-62页
· 人工神经网络	第49-51页
· 神经网络模型	第51-53页
· 多输出神经网络模型	第53-54页
· BP算法	第54-57页
· 自动编码(AUTO ENCODING)	第57-58页
· 稀疏自动编码器(STACKED SPARSE AUTO ENCODER)	第58-61页
· 可视化编码器	第61-62页
· 稀疏自动编码与SVM的结合设计	第62-63页
· 实验数据集	第63页
· 网络结构标示说明	第63-65页
· 实验结果及分析	第65-68页
第5章总结和展望	第68-70页
附录	第70-71页
参考文献	第71-78页
后记	第78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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