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缺失数据下极限学习机改进算法及其应用

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缺失数据下极限学习机改进算法及其应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 引言第8-11页
  1.1 课题背景第8-9页
  1.2 研究需求第9-10页
  1.3 论文组织结构第10-11页
第2章 相关文献综述第11-17页
  2.1 缺失数据的分类及机制第11-13页
    2.1.1 缺失数据产生的原因第11页
    2.1.2 数据缺失的机制第11-13页
  2.2 处理缺失数据的机器学习算法分类第13-15页
  2.3 处理缺失数据的机器学习算法研究现状第15-16页
    2.3.1 神经网络集成方法第15页
    2.3.2 支持向量机第15-16页
    2.3.3 极限学习机第16页
  2.4 本章小结第16-17页
第3章 基于 ELM 的缺失数据处理方法第17-23页
  3.1 标准极限学习机算法第17-18页
  3.2 基于 ELM 的缺失数据处理方法第18-22页
    3.2.1 处理缺失数据的加性模型第18-20页
    3.2.2 处理缺失数据的自调节神经元状态模型第20-22页
  3.3 本章小结第22-23页
第4章 处理缺失数据的改进 SBELM 算法第23-34页
  4.1 稀疏贝叶斯 ELM 算法介绍第23-26页
  4.2 处理缺失数据的改进 SBELM 算法第26-30页
    4.2.1 结合加性模型的改进 SBELM 算法第26-27页
    4.2.2 结合自调节神经元状态模型的改进 SBELM 算法第27-30页
  4.3 改进 SBELM 算法性能评估第30-33页
    4.3.1 数据集第30页
    4.3.2 实验设置第30-31页
    4.3.3 实验结果及分析第31-33页
  4.4 本章小结第33-34页
第5章 处理缺失数据的改进 TROP-ELM 算法第34-50页
  5.1 TROP-ELM 算法介绍第34-38页
  5.2 处理缺失数据的改进 TROP-ELM 算法第38-43页
    5.2.1 结合加性模型的改进 TROP-ELM 算法第39-41页
    5.2.2 结合自调节神经元状态模型的改进 TROP-ELM 算法第41-43页
  5.3 改进 TROP-ELM 算法性能评估第43-45页
    5.3.1 数据集第43页
    5.3.2 实验设置第43-44页
    5.3.3 实验结果及分析第44-45页
  5.4 改进 TROP-ELM 算法的应用第45-48页
    5.4.1 大洋热液硫化物简介第45-46页
    5.4.2 TAG 区域热液喷口钻孔数据情况第46页
    5.4.3 TAG 区域热液喷口钻孔数据分析第46-48页
  5.5 本章小结第48-50页
第6章 结论第50-53页
  6.1 论文工作总结第50-51页
  6.2 主要创新点第51-52页
  6.3 未来研究方向第52-53页
参考文献第53-56页
致谢第56-58页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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