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基于特征空间局部线性提取的拟线性支持向量机研究
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基于特征空间局部线性提取的拟线性支持向量机研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-10页
第一章 绪论
第10-15页
1.1 研究背景及意义
第10-11页
1.2 国内外研究发展现状
第11-13页
1.3 本文主要创新点
第13-14页
1.4 本文主要内容和结构安排
第14-15页
第二章 支持向量机基础
第15-26页
2.1 支持向量机背景介绍
第15-16页
2.1.1 统计学习理论
第15-16页
2.2 支持向量机基本方法
第16-21页
2.2.1 支持向量机优化目标
第16-17页
2.2.2 拉格朗日对偶性
第17-19页
2.2.3 KKT条件
第19页
2.2.4 对偶问题求解
第19-21页
2.3 核函数
第21-23页
2.3.1 核函数的定义
第21-22页
2.3.2 正定核函数
第22-23页
2.4 序列最小最优化算法
第23-24页
2.5 本章小结
第24-26页
第三章 拟线性支持向量机理论
第26-39页
3.1 拟线性支持向量机的数学模型
第26-29页
3.2 拟线性核函数
第29-30页
3.3 特征空间局部划分
第30-34页
3.3.1 数据检出方法简介
第31-32页
3.3.2 修正的k-均值聚类算法
第32-34页
3.4 仿真及分析
第34-38页
3.4.1 局部门限基函数的可视化
第34-36页
3.4.2 超参数的选择
第36-38页
3.5 本章小结
第38-39页
第四章 基于样本特征空间几何特性的局部线性提取
第39-57页
4.1 组合凸线性分类器的构造
第40-46页
4.1.1 线性可分的情况
第40-43页
4.1.2 凸可分的情况
第43-45页
4.1.3 叠可分的情况
第45-46页
4.2 基于特征空间局部线性提取的拟线性支持向量机
第46-50页
4.2.1 基于特征空间局部线性的提取
第47-48页
4.2.2 拟线性支持向量机的完整框架
第48-50页
4.3 仿真及分析
第50-55页
4.3.1 人工数据集的仿真实验分析
第50-52页
4.3.2 UCI机器学习数据库中的数据仿真实验分析
第52-54页
4.3.3 基因功能数据集仿真实验分析
第54-55页
4.4 本章小结
第55-57页
第五章 拟线性支持向量机的应用场景分析
第57-70页
5.1 基于自编码器特征学习的拟线性支持向量机
第58-62页
5.1.1 降噪栈式自编码器
第59-60页
5.1.2 仿真与分析
第60-62页
5.2 基于迁移学习的拟线性支持向量机
第62-66页
5.2.1 利用深层神经网络进行迁移学习
第62-64页
5.2.2 仿真实验与分析
第64-66页
5.3 从神经网络角度解释拟线性支持向量机
第66-69页
5.3.1 与单隐层神经网络的关联
第66-68页
5.3.2 仿真实验与分析
第68-69页
5.4 本章小结
第69-70页
第六章 全文总结与展望
第70-72页
6.1 全文总结
第70页
6.2 后续工作展望
第70-72页
致谢
第72-73页
参考文献
第73-78页
攻读硕士学位期间取得的成果
第78-79页
本篇论文共
79
页,
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。
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