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基于组合分类器的半监督算法研究与应用

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基于组合分类器的半监督算法研究与应用
论文目录
 
中文摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-14页
  · 课题研究的背景和研究意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10-12页
  · 课题研究的主要工作和研究成果第12页
  · 本文的组织结构第12-14页
第二章 半监督学习与分类器组合相关知识介绍第14-26页
  · 半监督学习简介第14-20页
    · 半监督学习问题表述第14页
    · 半监督学习基本假设第14-15页
    · 半监督学习几种框架第15-20页
  · 分类器组合介绍第20-25页
    · 引言第20-21页
    · 组合分类器方法的有效性第21-22页
    · 成员分类器的产生形式第22-24页
    · 成员分类器的组合方式第24-25页
  · 本章小结第25-26页
第三章 基于密度敏感距离的协同训练算法第26-35页
  · 引言第26页
  · 并行式集成学习的半监督形式第26-28页
  · 融入聚类信息的半监督学习形式第28-31页
  · 密度敏感协同训练算法描述第31-32页
  · 实验结果与分析第32-34页
    · 实验数据第32-33页
    · 实验结果与分析第33-34页
  · 本章小结第34-35页
第四章 基于密度敏感距离的半监督 AdaBoost 算法第35-42页
  · 引言第35-36页
  · 串行式集成学习的半监督形式第36页
  · 融入聚类信息的 AdaBoost 半监督学习方法第36-38页
  · 算法框架描述第38-39页
  · 实验结果与分析第39-41页
    · 实验数据第39页
    · 实验结果与分析第39-41页
  · 本章小结第41-42页
第五章 半监督学习算法在纹理图像上的应用第42-48页
  · 引言第42页
  · 纹理特征的提取第42-45页
  · 实验结果与分析第45-47页
    · 实验数据第45-46页
    · 实验结果与分析第46-47页
  · 本章小结第47-48页
总结第48-50页
参考文献第50-54页
致谢第54-55页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第55页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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