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关于SVDD和OCSVM模式降噪算法的研究

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关于SVDD和OCSVM模式降噪算法的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 前言第8-13页
  · 研究的背景和意义第8-9页
  · 国内外研究的现状第9-11页
    · 核方法第9-10页
    · 模式降噪算法研究现状第10-11页
  · 论文的研究工作第11-12页
  · 论文组织结构第12-13页
2 相关工作介绍第13-18页
  · 支撑向量数据描述(SVDD)第13-14页
  · 基于SVDD模式降噪算法第14-16页
  · 单类支撑向量机(OCSVM)第16-17页
  · 小结第17-18页
3 改进SVDD模式降噪算法第18-30页
  · SVDD模式降噪算法存在的问题第18-19页
  · 改进SVDD模式降噪算法的迭代过程第19-22页
    · 改进迭代过程的算法思想第19页
    · 改进迭代算法的理论推导第19-22页
  · 实验研究第22-29页
    · 模拟数据集第22-28页
    · 真实数据集第28-29页
  · 小结第29-30页
4 基于数据分布信息的OCSVM模式降噪新方法第30-45页
  · 传统模式降噪算法存在的问题第30-31页
  · 基于数据分布信息的单类支撑向量机第31-33页
    · 算法简介第31-32页
    · 对比实验第32-33页
  · 基于数据分布信息的OCSVM模式降噪第33-39页
    · 降噪算法的基本思想第34页
    · 降噪算法的公式推导第34-39页
  · 实验研究第39-43页
    · 手写字体数字图像降噪第39-42页
    · 不同参数下信噪比(SNR)分析第42-43页
  · 小结第43-45页
5 总结及展望第45-47页
参考文献第47-50页
附录A 推论证明第50-51页
攻读硕士学位期间发表论文及科研成果第51-52页
致谢第52-54页

本篇论文共54页,点击这进入下载页面
 
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