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基于图模型的半监督SVM分类算法研究与应用

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基于图模型的半监督SVM分类算法研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-18页
  · 研究背景第11-12页
  · 国内外研究现状第12-15页
    · 支持向量机研究第12-13页
    · 半监督学习研究进展第13-15页
    · 半监督支持向量机研究发展第15页
  · 论文的目的和意义第15-16页
  · 论文所完成工作第16-18页
第2章 支持向量机简介第18-25页
  · 构造最优分类界面第18-20页
  · 衍生广义最优分类面第20-21页
  · 构建多维空间下的最优分类面第21-23页
  · 核函数的选择第23页
  · 支持向量机实验第23-24页
  · 本章小结第24-25页
第3章 基于图的半监督学习算法研究第25-34页
  · 图的构建第25-26页
  · 局部和全局一致性法第26-28页
    · 理论设想第27页
    · 算法步骤第27-28页
  · 标识传递法第28-30页
    · 模型构建第28-29页
    · 算法介绍第29页
    · 算法求解分析第29-30页
  · 高斯随机场和调和函数法第30-32页
    · 高斯随机场第30-31页
    · 拉普拉斯图第31页
    · 调和函数第31-32页
  · 联合其他领域知识第32-33页
    · 联合类别比例知识第32-33页
    · 联合伪标识样本第33页
  · 本章小结第33-34页
第4章 基于两阶段学习的半监督支持向量机分类算法第34-46页
  · 算法简介第34页
  · 传统的支持向量机分类算法分析第34-35页
  4.3 基于两阶段学习的半监督 SVM 算法第35-38页
    · 算法中的伪标识生成第35-37页
    · 算法中核宽度的确定第37页
    · 对伪标识样本进行去噪处理第37-38页
    4.3.4 基于两阶段学习的半监督 SVM 算法流程第38页
  4.4 人工和 UCI 样本集实验第38-40页
  · 故障检测实验第40-44页
    · 算法流程第41页
    · 故障检测实验对比第41-42页
    · 未标识样本数目对本文算法的影响实验第42-44页
    · 参数对本文算法的影响第44页
  · 本章小结第44-46页
第5章 基于高斯混合模型核的半监督 SVM 分类算法第46-57页
  · 算法简介第46页
  5.2 基于半监督高斯混合模型核的 SVM 算法第46-50页
    · 半监督高斯混合模型核第46-49页
    5.2.2 结合半监督高斯混合模型核的 SVM 算法第49-50页
    5.2.3 结合半监督高斯混合模型核的 SVM 算法流程第50页
  · 算法时间复杂度分析第50页
  · 实验分析第50-56页
    · 实验样本第50-51页
    · 半监督高斯混合模型核的相似度对比试验第51-52页
    · 不同算法的分类性能比较第52-53页
    5.4.4 不同标识样本数目下 SVM 分类的性能比较第53-56页
  · 本章小结第56-57页
结论第57-59页
参考文献第59-64页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第64-65页
致谢第65 页

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