基于极限学习机的增量学习关键技术及应用研究



基于极限学习机的增量学习关键技术及应用研究

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基于极限学习机的增量学习关键技术及应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
英文摘要	第6-10页
缩略词表	第10-12页
主要符号表	第12-13页
第一章绪论	第13-26页
1.1 研究工作的背景与意义	第13-15页
1.2 研究现状及存在的问题	第15-22页
1.2.1 增量学习研究现状	第15-18页
1.2.2 极限学习机研究现状	第18-22页
1.2.3 现存的问题	第22页
1.3 论文的主要研究内容及创新点	第22-24页
1.4 论文的组织结构	第24-26页
第二章基于极限学习机的增量学习相关理论	第26-37页
2.1 极限学习机相关理论	第26-30页
2.1.1 极限学习机模型	第26-28页
2.1.2 广义逆矩阵	第28-30页
2.2 基于极限学习机的增量学习算法	第30-34页
2.2.1 基于模型结构增量的极限学习机	第30-32页
2.2.2 基于数据增量的极限学习机	第32-34页
2.3 基于极限学习机的应用研究	第34-36页
2.4 本章小结	第36-37页
第三章基于结构自适应的极限学习机模型研究	第37-53页
3.1 相关背景介绍	第37-39页
3.2 主要研究内容	第39-40页
3.3 在线顺序增量极限学习机模型设计	第40-45页
3.4 实验及结果分析	第45-52页
3.4.1 实验设置	第45-47页
3.4.2 实验结果分析	第47-52页
3.4.3 实验结论	第52页
3.5 本章小结	第52-53页
第四章面向不平衡数据的极限学习机在线算法研究	第53-82页
4.1 相关背景介绍	第53-55页
4.2 主要研究内容	第55-56页
4.3 数据不平衡性分析	第56-58页
4.4 在线加权领域迁移极限学习机算法设计	第58-72页
4.4.1 聚类辅助的样本选择过程	第59-63页
4.4.2 基于加权和领域自适应的离线算法	第63-69页
4.4.3 离线算法的在线化	第69-72页
4.5 实验及结果分析	第72-81页
4.5.1 实验设置	第72-73页
4.5.2 实验结果分析	第73-80页
4.5.3 实验结论	第80-81页
4.6 本章小结	第81-82页
第五章面向混合数据增量的极限学习机在线算法研究	第82-117页
5.1 相关背景介绍	第82-83页
5.2 主要研究内容	第83-84页
5.3 在线领域自适应极限学习机算法设计	第84-101页
5.3.1 在线采样策略的制定	第86-88页
5.3.2 在线源领域自适应极限学习机算法	第88-92页
5.3.3 在线目标领域自适应极限学习机算法	第92-101页
5.4 实验及结果分析	第101-116页
5.4.1 实验设置	第101-102页
5.4.2 实验结果分析	第102-115页
5.4.3 实验结论	第115-116页
5.5 本章小结	第116-117页
第六章全文总结与展望	第117-120页
6.1 全文总结	第117-118页
6.2 后续工作展望	第118-120页
致谢	第120-121页
参考文献	第121-138页
攻读博士学位期间取得的成果	第138-139页

本篇论文共139页，点击这进入下载页面。

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