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改进的MILES算法研究

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改进的MILES算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-11页
第一章 绪论第11-19页
  1.1 研究工作的背景与意义第11-14页
  1.2 国内外研究历史与现状第14-16页
  1.3 本论文的主要研究内容第16-17页
  1.4 本论文的结构安排第17-19页
第二章 多示例学习分析第19-28页
  2.1 引言第19页
  2.2 多示例学习的概念与数学描述第19-20页
  2.3 多示例学习与传统学习的区别第20-22页
  2.4 几种典型的多示例学习算法第22-27页
    2.4.1 多样性密度(DD)算法第22-24页
    2.4.2 EM-DD算法第24-25页
    2.4.3 DD-SVM算法第25-26页
    2.4.4 MILES算法第26页
    2.4.5 BP-MIP算法第26-27页
  2.5 本章小结第27-28页
第三章 基于特征选择的嵌入空间算法MILES分析第28-39页
  3.1 引言第28页
  3.2 基本概念第28-32页
    3.2.1 特征映射第29-30页
    3.2.2 特征选择第30-32页
  3.3 算法流程与分析第32-33页
  3.4 实验结果与分析第33-38页
    3.4.1 特征映射第33-35页
    3.4.2 分类精度与时间消耗第35-37页
    3.4.3 算法的不足第37-38页
  3.5 本章小结第38-39页
第四章 基于聚类和概率神经网络的改进算法MIL-CPNN第39-54页
  4.1 引言第39页
  4.2 改进算法的启发点第39-40页
  4.3 算法构成第40-46页
    4.3.1 聚类第40-41页
    4.3.2 概率神经网络第41-44页
    4.3.3 改进的算法分析第44-46页
  4.4 实验结果与分析第46-52页
  4.5 本章小结第52-54页
第五章 基于嵌入空间和神经网络的改进算法MIL-ENN第54-63页
  5.1 引言第54页
  5.2 改进算法的启发点第54-55页
  5.3 算法构成第55-59页
    5.3.1 神经网络形式第55-56页
    5.3.2 反向传播算法第56-58页
    5.3.3 改进的算法分析第58-59页
  5.4 实验结果与分析第59-62页
  5.5 本章小结第62-63页
第六章 全文总结与展望第63-65页
  6.1 全文总结第63页
  6.2 后续工作展望第63-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-71页
攻读硕士学位期间取得的成果第71-72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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