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多分类器的组合及其在岩性识别上的应用

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多分类器的组合及其在岩性识别上的应用
论文目录
 
中文摘要第1-3 页
ABSTRACT第3-4 页
目录第4-6 页
第一章 绪论第6-10 页
  · 选题依据及研究意义第6-7 页
  · 国内外研究现状第7-8 页
    · 分类器组合研究现状第7-8 页
    · 岩性识别的研究现状第8 页
  · 论文的研究内容及研究思路第8-10 页
    · 研究的主要内容第8-9 页
    · 研究思路第9-10 页
第二章 特征的提取和分类器的选择第10-21 页
  · 特征的提取第10-15 页
    · 基于 K-L变换的特征提取方法第10-12 页
    · 基于 Fisher准则的特征选取方法第12-13 页
    · 一种新的特征选取方法第13-15 页
    · 特征提取具体实现第15 页
  · 分类器的选择第15-21 页
    · 分类器的选择标准第16 页
    · 分类器的选择模型第16-18 页
    · 几种分类器的简介第18-21 页
第三章 分类器组合理论第21-33 页
  · 分类器组合的必要性第21-22 页
  · 分类器组合的几种传统方法第22-23 页
  · 基于模糊数学的分类器组合策略第23-28 页
    · 分类器输出结果的表现形式第23-24 页
    · 基于模糊数学的多分类器组合第24-26 页
    · 组合分类器分类算法第26-28 页
  · 分类器组合权重的确定方法第28-30 页
    · 最优线性集成方法第28-29 页
    · 集成权重的确定方法第29-30 页
  · 分类器的性能评价第30-31 页
  · 本文方法的应用步骤第31-33 页
第四章 应用实例第33-46 页
  · 实例背景第33-34 页
  · 数据的预处理第34-35 页
    · 资料的预处理第34-35 页
    · 测井曲线资料的归一化第35 页
  · 学习样本的选取第35-36 页
  · 样本特征的提取第36-38 页
    · 基于 K-L变换的特征提取第36-37 页
    · 新方法的特征选取第37-38 页
  · 单分类器选取第38-43 页
    · 单个分类器的实现第39-41 页
    · 分类器的选择第41-43 页
  · 分类器的组合第43-44 页
    · 各分类器针对各种类别的隶属度函数的确定第43-44 页
    · 组合的权重的确定第44 页
  · 实验结果第44-45 页
  · 结果分析第45-46 页
结论和展望第46-47 页
致谢第47-48 页
参考文献第48-49 页

本篇论文共49页,点击这进入下载页面
 
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