深度学习与主成分分析融合的研究与应用

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深度学习与主成分分析融合的研究与应用

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深度学习与主成分分析融合的研究与应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
· 研究背景	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-13页
· 国外研究现状	第11-12页
· 国内研究现状	第12-13页
· 研究目的和意义	第13-14页
· 主要研究内容、创新点及技术路线	第14-15页
· 主要研究内容	第14-15页
· 主要创新点	第15页
· 研究技术路线	第15页
· 论文章节安排	第15-17页
· 本章总结	第17-18页
第2章深度学习和主成分分析	第18-27页
· 深度学习概述	第18-24页
· 深度学习优缺点及其分类	第18-19页
· 受限玻尔兹曼机（RBM）	第19-23页
· 深信度网络	第23-24页
· 主成分分析	第24-25页
· 本章总结	第25-27页
第3章深信度网络的设计和测试	第27-41页
· 网络输入层节点的确定	第27页
· 网络深度的确定	第27-28页
· 网络参数设置	第28-30页
· 学习率和动量项	第28-29页
· 权重初始权值和偏置设置	第29-30页
· 隐藏层节点数确定	第30页
· 分类预测模型	第30-32页
· PCA对特征降维处理	第30-31页
· 用于分类预测的神经网络	第31-32页
· DBN网络的最终结构	第32-34页
· 改进算法的测试	第34-40页
· 原始DBN算法的测试结果	第34-36页
· 融合算法的测试结果	第36-39页
· 结果比较	第39-40页
· 本章总结	第40-41页
第4章改进算法在攀枝花某矿区的应用	第41-50页
· 地质区简介	第41-42页
· 地质区数据处理	第42-44页
· 算法应用	第44-47页
· 结果分析	第47-48页
· 展望	第48-49页
· 本章总结	第49-50页
结论	第50-51页
致谢	第51-52页
参考文献	第52-55页
攻读学位期间取得学术成果	第55页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。

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