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基于层次聚类特征选择和HF-SVM的活动识别技术

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基于层次聚类特征选择和HF-SVM的活动识别技术
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第1章 绪论第13-19页
  1.1 研究背景及意义第13-14页
  1.2 研究现状第14-15页
  1.3 本文的研究内容和创新点第15-17页
  1.4 论文组织结构第17-18页
  1.5 本章小结第18-19页
第2章 相关技术综述第19-26页
  2.1 智能手机传感器技术第19页
  2.2 统计学习理论第19-23页
    2.2.1 损失函数和风险函数第19-20页
    2.2.2 训练误差与测试误差第20-21页
    2.2.3 正则化与过拟合第21-22页
    2.2.4 交叉验证与保持方法第22-23页
  2.3 活动识别相关技术第23-25页
    2.3.1 识别过程概述第23-24页
    2.3.2 数据预处理第24-25页
  2.4 本章总结第25-26页
第3章 基于层次聚类的特征选择算法第26-45页
  3.1 特征选择技术第26-29页
    3.1.1 特征选择过程第26-27页
    3.1.2 特征选择的方法第27-28页
    3.1.3 评价函数第28-29页
  3.2 改进的基于层次聚类的特征选择算法第29-34页
    3.2.1 改进的距离度量第29-31页
    3.2.2 改进的评价函数第31-32页
    3.2.3 搜索策略第32-33页
    3.2.4 特征选择算法流程第33-34页
  3.3 实验结果第34-44页
    3.3.1 对比实验第35-39页
    3.3.2 活动识别数据集第39-40页
    3.3.3 活动识别实验结果第40-44页
  3.4 本章总结第44-45页
第4章 改进的硬件友好型支持向量机第45-58页
  4.1 SVM技术第45-49页
  4.2 改进的HF-SVM算法第49-53页
    4.2.1 改进的目标函数和决策函数第50-51页
    4.2.2 改进的硬件友好型核函数第51-53页
    4.2.3 求解改进的HF-SVM第53页
  4.3 实验结果第53-56页
    4.3.1 对比实验第53-54页
    4.3.2 活动识别实验与分析第54-56页
  4.4 本章总结第56-58页
第5章 基于组合分类器的活动识别技术第58-65页
  5.1 多类别分类第58-61页
    5.1.1 OVA策略第58-60页
    5.1.2 OVO策略第60-61页
  5.2 SV分类器组合算法第61-62页
  5.3 实验结果第62-64页
  5.4 本章总结第64-65页
第6章 总结与展望第65-68页
  6.1 本文总结第65-66页
  6.2 展望第66-68页
参考文献第68-71页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第71-72页
致谢第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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