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局部支持向量机的研究及其在分类中的应用
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局部支持向量机的研究及其在分类中的应用
论文目录
 
符号说明第1-7页
中文摘要第7-9页
Abstract第9-11页
1 绪论第11-17页
　　· 研究背景及意义第11-12页
　　· 研究现状及分析第12-14页
　　　　· 国内外研究现状第12-14页
　　　　· 研究现状分析第14页
　　· 主要研究内容第14-15页
　　· 本文组织结构第15-17页
2 相关理论基础第17-33页
　　· 统计学习理论第17-20页
　　　　· 统计学中的分类问题第17-18页
　　　　· 经验风险最小化原则第18-19页
　　　　· VC维第19页
　　　　· 推广性的界第19页
　　　　· 结构风险最小化原则第19-20页
　　· 支持向量机第20-28页
　　　　· 线性可分支持向量机第20-24页
　　　　· 线性不可分支持向量机第24-27页
　　　　· 支持向量机算法分析第27-28页
　　· 局部支持向量机第28-29页
　　　　· 局部支持向量机算法的原理第28-29页
　　　　· 局部支持向量机算法分析第29页
　　· 实验数据集第29-31页
　　　　· UCI数据库第30页
　　　　· 玉米图像数据集第30-31页
　　　　· 树皮图像数据集第31页
　　· 小结第31-33页
3 基于聚类的快速局部支持向量机第33-50页
　　· 改进的k最近邻算法第33-35页
　　　　· k最近邻算法第33-34页
　　　　· 改进的k最近邻算法第34-35页
　　· FKNN-SVM算法第35-37页
　　· FKNN-SVM图像分类算法第37-38页
　　· FKNN-SVM算法实验与分析第38-42页
　　· CFKNN-SVM算法第42-44页
　　· CFKNN-SVM算法实验与分析第44-49页
　　　　· UCI数据实验与分析第44-46页
　　　　· 树皮图像实验与分析第46-49页
　　· 小结第49-50页
4 适用于不平衡数据的局部支持向量机第50-55页
　　· 不平衡数据第50页
　　· CLSVM算法第50-52页
　　· CLSVM算法实验与分析第52-54页
　　· 小结第54-55页
5 邻域核函数局部支持向量机第55-61页
　　· 邻域核函数第55-56页
　　· Neighborhood-LSVM算法第56-57页
　　· Neighborhood-LSVM算法实验与分析第57-60页
　　· 小结第60-61页
6 总结与展望第61-63页
　　· 本文工作的总结第61-62页
　　· 后续研究工作的展望第62-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-68页
攻读学位期间发表论文情况第68-69页
攻读学位期间参加的科研项目第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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