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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
本篇论文共
65
页,
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