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一种基于样例选择的增量ELM算法

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一种基于样例选择的增量ELM算法
论文目录
 
中文摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-13页
  · 研究背景及意义第9-10页
  · 极速学习机的研究现状第10-11页
  · 核向量机的研究现状第11-12页
  · 本文的主要内容第12-13页
第2章 基础知识第13-19页
  · 极速学习机第13-15页
  · 增量极速学习机第15-19页
    · 构造的方法第16-17页
    · 剪枝的方法第17-18页
    · 构造的方法与剪枝的方法比较第18-19页
第3章 核心向量机第19-24页
  · 分类与超球问题第19-21页
    · 硬间隔支持向量域描述第19-20页
    · 软间隔支持向量域描述第20-21页
  · 最小闭包球问题第21-22页
  · CVM算法第22-23页
  · 本章小结第23-24页
第4章 核向量机极速学习机第24-30页
  · SV-SFFNS算法第24页
  · CIW-SFFNS算法第24-26页
  · CVM-ELM算法第26页
  · 实验结果比较第26-30页
第5章 总结及展望第30-31页
  · 结论第30页
  · 展望第30-31页
参考文献第31-35页
致谢第35-36页
攻读学位期间取得的科研成果第36页

本篇论文共36页,点击这进入下载页面
 
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