支持向量机及其在智能交通系统中的应用研究

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支持向量机及其在智能交通系统中的应用研究

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支持向量机及其在智能交通系统中的应用研究

论文目录
第一章序言	第11-19 页
· 统计学习理论	第11-12 页
· 支持向量机	第12-14 页
· 智能交通系统	第14-17 页
· 本文的内容安排	第17-19 页
第二章统计学习理论简介	第19-27 页
· 机器学习的基本问题	第19-22 页
· 机器学习问题的表示	第19-21 页
· 经验风险最小化	第21 页
· 复杂性与推广能力	第21-22 页
· 统计学习理论	第22-25 页
· 函数集的VC维	第22-23 页
· 推广能力的界	第23-24 页
· 结构风险最小化	第24-25 页
· 本章小结	第25-27 页
第三章支持向量机	第27-39 页
· 支持向量机的工作原理	第27-32 页
· 线性支持向量机	第27-29 页
· 非线性支持向量机	第29-32 页
· SVM与神经网络的比较	第32-34 页
· 多类支持向量机	第34-37 页
· 二类组合分类	第34 页
· 全局优化分类	第34-35 页
· 决策树分类	第35-36 页
· 基于先验知识的二叉树多类判别	第36-37 页
· 对比分析	第37 页
· 本章小结	第37-39 页
第四章支持向量机在智能交通系统中的应用	第39-53 页
· 基于支持向量机的形状识别	第40-42 页
· 基于支持向量机的车型识别	第42-48 页
· 车型图像的特征提取	第43-47 页
· 车型识别过程	第47 页
· 实验结果及分析	第47-48 页
· 基于支持向量机的车牌识别	第48-52 页
· 车牌定位	第48-49 页
· 车牌字符分割	第49-50 页
· 多类判别过程	第50-51 页
· 实验结果及分析	第51-52 页
· 本章小结	第52-53 页
第五章总结与展望	第53-57 页
· 总结	第53-54 页
· 展望	第54-57 页
参考文献	第57-61 页
硕士期间发表的论文	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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