稀疏表示下支持向量机核函数选择

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稀疏表示下支持向量机核函数选择

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稀疏表示下支持向量机核函数选择

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-18页
· 课题研究背景	第9-11页
· 课题研究现状与发展方向	第11-14页
· 本文的主要工作和创新点	第14-15页
· 研究意义	第15页
· 本文主要的符号	第15-16页
· 本文主要内容及章节安排	第16-18页
第二章支持向量机理论	第18-27页
· 引言	第18页
· 统计学习理论	第18-21页
· 函数集的容量	第19页
· VC维	第19页
· 结构风险最小化	第19-21页
· 支持向量机理论	第21-25页
· 支持向量分类机	第21-24页
· 支持向量回归机	第24-25页
· 本章小结	第25-27页
第三章核函数	第27-37页
· 核函数、正定矩阵与正定核	第27-28页
· 核函数的性质	第28-30页
· 常用的核函数类型	第30-34页
· 核函数的度量特征	第34-36页
· 本章小结	第36-37页
第四章稀疏表示理论	第37-46页
· 引言	第37-38页
· 稀疏表示理论的问题描述	第38-39页
· 稀疏字典	第39-43页
· 分析型字典	第39-40页
· 学习型字典	第40-43页
· 稀疏编码	第43-44页
· 稀疏编码基本概念	第43-44页
· 稀疏的度量	第44页
· 本章小结	第44-46页
第五章基于样本分布特征的支持向量机核函数选择方法	第46-55页
· 引言	第46页
· 理论基础	第46-48页
· 算法框架	第48-50页
· 实例仿真	第50-53页
· 实验仿真	第50-53页
· 样本数据对比分析	第53页
· 本章小结	第53-55页
第六章稀疏表示下的支持向量机核函数选择	第55-68页
· 引言	第55-56页
· 方法概述	第56页
· 算法步骤	第56-59页
· 实验仿真与分析	第59-67页
· 本章小结	第67-68页
第七章总结与展望	第68-70页
· 总结	第68-69页
· 展望	第69-70页
参考文献	第70-74页
致谢	第74-75页
攻读学位期间的研究成果	第75-76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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