基于孪生支持向量机的特征选择与多类分类算法研究



基于孪生支持向量机的特征选择与多类分类算法研究

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基于孪生支持向量机的特征选择与多类分类算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
· 研究背景	第10-12页
· 国内外研究现状	第12-16页
· 孪生支持向量机的产生	第12页
· 孪生支持向量机在二分类方面的研究现状	第12-13页
· 孪生支持向量机在多类分类方面的研究现状	第13-14页
· 基于孪生支持向量机的特征选择研究现状	第14-16页
· 本文的研究内容及结构安排	第16-17页
第2章孪生支持向量机简介	第17-29页
· 统计学习理论与支持向量机	第17-20页
· 统计学习理论	第17-19页
· 支持向量机	第19-20页
· 广义特征值近似支持向量机	第20-21页
· 孪生支持向量机	第21-24页
· 孪生支持向量机的几种典型改进算法	第24-28页
· 正则化孪生支持向量机	第24-25页
· V-孪生支持向量机	第25-26页
· 最小二乘孪生支持向量机	第26-27页
· 投影化孪生支持向量机	第27-28页
· 本章小结	第28-29页
第3章基于孪生支持向量机的特征选择	第29-40页
· 特征选择概述	第29-30页
· F-score和SVM-RFE方法	第30-32页
· F-score评价准则	第30-31页
· SVM-RFE方法	第31-32页
· 基于线性TWSVM的特征选择方法	第32-39页
· 算法原理	第32-35页
· 仿真结果和分析	第35-39页
· 本章小结	第39-40页
第4章基于孪生支持向量机的多类分类算法及应用	第40-53页
· TWSVM多类分类算法	第40-45页
· 一对余TWSVM多类分类算法	第40-42页
· 一对一 TWSVM 多类分类算法	第42-43页
· 二叉树TWSVM多类分类算法	第43-45页
· 实验与结果分析	第45-46页
· TWSVM多类分类算法在轴承故障诊断中的应用	第46-51页
· 轴承故障诊断简述	第47页
· 故障特征提取	第47-49页
· 基于 TWSVM 的轴承故障识别	第49-51页
· 本章小结	第51-53页
结论	第53-55页
参考文献	第55-60页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第60-61页
致谢	第61-62页
作者简介	第62页

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