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改进支持向量机算法及其在图像分割中的应用
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改进支持向量机算法及其在图像分割中的应用
论文目录
摘要
第1-3 页
Abstract
第3-9 页
第1章 绪论
第9-18 页
· 论文研究的目的和意义
第9-10 页
· 支持向量机
第10-12 页
· 统计学习理论及支持向量机概述
第10 页
· 支持向量机算法的研究进展及其应用
第10-12 页
· 图像分割
第12-16 页
· 图像分割概述
第12-13 页
· 图像分割的研究进展及其应用
第13-16 页
· 本文的主要工作
第16 页
· 本文的组织结构
第16-18 页
第2章 支持向量机算法概述
第18-35 页
· 统计学习理论
第18-22 页
· 统计学习理论的核心内容
第18-19 页
· 学习过程一致性的条件
第19-20 页
· VC 维
第20 页
· 推广性的界
第20-21 页
· 结构风险最小化
第21-22 页
· 支持向量机理论
第22-27 页
· 线性支持向量机
第22-24 页
· 非线性支持向量机
第24-25 页
· 支持向量机模型的选择
第25-26 页
· 支持向量机理论的主要研究内容
第26-27 页
· 支持向量机的变形算法
第27-33 页
· C -SVM 算法
第27-28 页
· v -SVM 算法
第28 页
· One-class SVM 算法
第28-29 页
· WSVM 算法
第29 页
· 最小二乘SVM 算法(LS-SVM)
第29-30 页
· RSVM 算法
第30 页
· 基于组合的支持向量机算法
第30 页
· 基于多类问题的支持向量机算法
第30-33 页
· 支持向量机方法的特点
第33-34 页
· 本章小结
第34-35 页
第3章 改进的模糊支持向量机算法及其应用
第35-44 页
· 粗糙集理论预处理方法
第35-36 页
· RS 知识约简方法
第35-36 页
· 属性约简算法的实现
第36 页
· 模糊支持向量机[FSVM]
第36-42 页
· FSVM 基本思想
第37-39 页
· 隶属度函数的改进
第39-41 页
· 结合三叉决策树的FSVM 多分类算法
第41-42 页
· 实验结果及分析
第42-43 页
· 本章小结
第43-44 页
第4章 改进支持向量机算法在图像分割中的应用
第44-59 页
· 图像分割
第44-47 页
· 图像分割的定义
第44-45 页
· 图像分割的技术分类
第45-47 页
· 基于层次聚类LS-SVM 算法的图像分割方法
第47-51 页
· 最小二乘支持向量机(LS-SVM)
第47 页
· LS-SVM 的稀疏化
第47 页
· 层次聚类LS-SVM 算法
第47-48 页
· 实验结果及分析
第48-51 页
· 基于模糊支持向量机的多类图像分割方法
第51-58 页
· 模糊C 均值聚类算法确定样本隶属度与类别
第51-52 页
· 粒子群优化算法(PSO)
第52-54 页
· PSO_FCM 算法确定样本隶属度与类别
第54-55 页
· 实验结果及分析
第55-58 页
· 本章小结
第58-59 页
总结与展望
第59-61 页
参考文献
第61-65 页
攻读硕士学位期间发表的学术论文
第65-66 页
致谢
第66-67 页
详细摘要
第67-71页
本篇论文共
71
页,
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。
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