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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,点击这进入下载页面
 
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