脑机接口中半监督分类方法研究

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脑机接口中半监督分类方法研究

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脑机接口中半监督分类方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-15页
· 半监督分类方法的研究背景和意义	第10-12页
· 模式识别与机器学习	第10页
· 传统的分类方法	第10-11页
· 半监督分类	第11页
· 半监督分类方法在脑机接口中的应用	第11-12页
· 半监督分类方法的研究进展	第12-14页
· 论文研究的主要内容和组织结构	第14-15页
第2章标签均值的自训练半监督支持向量机	第15-29页
· 算法	第16-22页
· 半监督支持向量机	第16-17页
· 标签均值用于半监督支持向量机	第17页
· 凸松弛	第17-20页
· 自训练分类算法	第20页
· 基于多核学习的标签均值自训练半监督支持向量机	第20-21页
· 交替优化	第21页
· 基于迭代优化的标签均值自训练半监督支持向量机	第21-22页
· 实验仿真与分析	第22-27页
· 实验数据介绍	第23-24页
· 分类正确率的仿真结果	第24-26页
· 运算效率的仿真结果	第26-27页
· 仿真结果分析	第27页
· 本章小结	第27-29页
第3章基于辅助训练的半监督线性支持向量机	第29-44页
· 辅助训练算法	第30-31页
· 生成式分类器	第30页
· 判别式分类器	第30-31页
· 辅助训练算法	第31页
· 基于辅助训练的半监督线性支持向量机	第31-33页
· 概率密度估计方法的简单介绍	第32页
· 基于辅助训练的半监督线性支持向量机	第32-33页
· 实验仿真与分析	第33-42页
· 实验数据介绍	第33-34页
· 仿真中采用的标记策略	第34-35页
· 仿真结果与分析	第35-39页
· 与其它方法仿真结果的对比分析	第39-42页
· 本章小结	第42-44页
第4章基于辅助训练的半监督稀疏表示分类器	第44-58页
· 稀疏表示分类器	第45-48页
· 稀疏表示的基本思想	第45-47页
· 基于稀疏表示的分类	第47-48页
· 基于辅助训练的半监督稀疏表示分类器	第48-50页
· 实验仿真与分析	第50-57页
· 仿真中采用的标记策略	第50-52页
· 仿真结果与分析	第52-57页
· 本章小结	第57-58页
结论	第58-60页
参考文献	第60-64页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第64-65页
致谢	第65-66页
作者简介	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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