基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究



基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究

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基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-18页
· 概述	第11-12页
· 研究背景及现状	第12-14页
· 论文主要工作	第14-16页
· 文章内容安排	第16-18页
第2章相关工作	第18-23页
· Ho-Kashyap算法	第18-19页
· Ho-Kashyap修正算法	第19页
· 矩阵化Ho-Kashyap修正算法	第19-21页
· 多视角下的Ho-Kashyap修正算法	第21页
· 正则化多视角下的Ho-Kashyap修正算法	第21-23页
第3章多结构Ho-Kashyap修正算法	第23-42页
· 引言	第23页
· 三层结构的Ho-Kashyap修正算法模型	第23-27页
· 数据准备	第23-25页
· 模型实现	第25页
· 模型推导	第25-27页
· 实验结果分析	第27-41页
· 实验设置	第27页
· 人工数据集	第27-29页
· UCI数据集	第29-38页
· 图像数据集	第38-41页
· 本章小结	第41-42页
第4章双重局部化多矩阵学习机	第42-69页
· 引言	第42-45页
· 双重局部化多矩阵学习机模型	第45-49页
· 模型实现	第45-47页
· 模型推导	第47-49页
· 实验结果分析	第49-67页
· 实验设置	第50-54页
· 人工数据集	第54-55页
· UCI数据集	第55-57页
· 图像数据集	第57-63页
· 进一步讨论	第63-67页
· 本章小结	第67-69页
第5章多信息多矩阵分类器	第69-89页
· 引言	第69-70页
· 具有五方面模式信息的多矩阵分类器模型	第70-75页
· 模型实现	第70-72页
· 模型推导	第72-75页
· 实验结果分析	第75-87页
· 实验设置	第76-80页
· 分类正确率比较	第80-82页
· 训练和测试时间比较	第82-83页
· 进一步讨论	第83-87页
· 本章小结	第87-89页
第6章基于结构风险最小化的分类器设计算法	第89-129页
· 引言	第89-91页
· 全局和局部结构风险最小化的分类器模型	第91-98页
· 分类器的提出	第91-92页
· 数据准备	第92页
· 模型实现	第92-94页
· 模型推导	第94-98页
· 实验结果分析	第98-128页
· 实验设置	第99-103页
· 人工数据集	第103-108页
· UCI数据集	第108-117页
· 图像数据集	第117-119页
· 视频数据集	第119-120页
· 进一步讨论	第120-128页
· 本章小结	第128-129页
第7章多因素核聚类方法	第129-140页
· 引言	第129-130页
· 多因素核聚类修正算法模型	第130-134页
· 方法基础	第130页
· 模型因素	第130-133页
· 模型实现	第133-134页
· 实验结果分析	第134-139页
· 实验设置	第135-137页
· 聚类方法性能比较	第137页
· 因素影响	第137-139页
· 本章小结	第139-140页
第8章结束语	第140-142页
· 本文工作总结	第140-141页
· 研究工作展望	第141-142页
参考文献	第142-150页
攻读博士学位期间完成的论文和科研成果	第150-152页
致谢	第152页

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