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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,点击这进入下载页面
 
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