基于分类噪声检测的支持向量机算法研究



基于分类噪声检测的支持向量机算法研究

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基于分类噪声检测的支持向量机算法研究

论文目录
中文摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
主要符号对照表	第10-11页
1 绪论	第11-19页
1.1 研究背景	第11-12页
1.2 支持向量机的研究现状	第12-15页
1.2.1 支持向量机的算法研究	第12-15页
1.2.2 支持向量机的应用研究	第15页
1.3 论文的研究意义和主要内容	第15-17页
1.3.1 论文的研究意义	第15页
1.3.2 论文的主要研究内容	第15-16页
1.3.3 拟解决的关键问题	第16-17页
1.4 本文的结构安排	第17-19页
2 支持向量机理论基础	第19-45页
2.1 统计学习理论	第19-25页
2.1.1 经验风险最小化准则	第19-20页
2.1.2 学习过程的一致性	第20-21页
2.1.3 VC维与推广能力的界	第21-22页
2.1.4 结构风险最小化原则	第22-25页
2.2 最优化理论	第25-26页
2.3 支持向量机	第26-40页
2.3.1 最优分类超平面	第26-28页
2.3.2 线性支持向量机	第28-32页
2.3.3 核函数和非线性支持向量机	第32-37页
2.3.4 变形支持向量机	第37-40页
2.4 序列最小优化算法	第40-43页
2.5 本章小结	第43-45页
3 基于分类噪声检测的低维支持向量机	第45-61页
3.1 研究背景与问题分析	第45页
3.2 分类噪声	第45-47页
3.3 使用相对密度检测分类噪声	第47-51页
3.3.1 相对密度的定义	第47-49页
3.3.2 相对密度的有效性	第49-51页
3.4 基基于分类噪声检测的序列最小优化算法	第51-54页
3.4.1 C-支持向量机	第51-52页
3.4.2 基于分类噪声检测的序列最小优化模型	第52-54页
3.4.3 算法效率分析	第54页
3.5 仿真实验分析	第54-59页
3.6 本章小结	第59-61页
4 基于位置差异的高维相对密度算法	第61-85页
4.1 基于位置差异的近邻搜索算法	第61-68页
4.1.1 位置差异因子	第61-64页
4.1.2 算法设计	第64-67页
4.1.3 参数 ε 的设置	第67-68页
4.2 仿真实验分析	第68-79页
4.2.1 LDBA算法有效性分析	第68-72页
4.2.2 LDBA算法效率分析	第72-79页
4.3 基于位置差异的高维相对密度算法	第79-83页
4.3.1 算法设计和复杂度分析	第79-80页
4.3.2 仿真实验分析	第80-83页
4.4 本章小结	第83-85页
5 基于位置差异和分类噪声检测的支持向量机	第85-95页
5.1 基于位置差异和分类噪声检测的支持向量机	第85-87页
5.1.1 算法设计	第85-86页
5.1.2 算法效率分析	第86-87页
5.2 仿真实验分析	第87-93页
5.3 本章小结	第93-95页
6 总结和展望	第95-97页
6.1 取得的成果和创新点	第95页
6.2 未来的工作展望	第95-97页
致谢	第97-99页
参考文献	第99-107页
附录	第107页
A. 作者在攻读学位期间以第一作者发表的相关论文目录：	第107页
B. 作者在攻读学位期间参加的相关科研项目：	第107页

本篇论文共107页，点击这进入下载页面。

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