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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,
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。
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