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基于支持向量机的多类意识任务分类方法研究

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基于支持向量机的多类意识任务分类方法研究
论文目录
 
摘要第1-9 页
ABSTRACT第9-11 页
插图索引第11-12 页
附表索引第12-13 页
第1章 绪论第13-18 页
  · 意识任务分类的背景—脑机接口第13-16 页
    · 脑机接口的组成第13-14 页
    · 脑机接口研究的目的和科学意义第14 页
    · 脑电信号概述第14-16 页
  · 意识任务分类的研究现状第16-17 页
  · 本文的主要研究内容第17-18 页
第2章 支持向量机理论第18-29 页
  · 引言第18-19 页
  · 统计学习理论概述第19-22 页
    · 问题的提出第19 页
    · 经验风险最小化准则第19-20 页
    · 结构风险最小化准则第20-22 页
  · 支持向量机第22-28 页
    · 线性 SVM第22-24 页
    · 非线性 SVM第24-27 页
    · 序列最小优化(SMO)算法第27-28 页
  · 本章小结第28-29 页
第3章 多分类支持向量机第29-39 页
  · 多类分类问题的数学描述第29-30 页
  · 直接优化目标函数法第30-31 页
  · “一对多”方法第31-32 页
  · “一对一”方法第32-33 页
  · 改进的多类 SVMs——基于类分布的决策树 SVMs第33-38 页
    · 决策树 SVMs第33-35 页
    · 类距离法第35-36 页
    · 基于类分布的类间分离性测度第36-37 页
    · 基于类分布的决策树 SVMs的算法流程第37-38 页
  · 本章小结第38-39 页
第4章 实验数据及特征选择第39-45 页
  · 引言第39-40 页
  · 实验数据描述第40 页
  · 特征选择与交叉验证法第40-44 页
    · 特征选择第41-42 页
    · 交叉验证法第42 页
    · 实验结果第42-44 页
  · 实验讨论与总结第44-45 页
第5章 对三类意识任务的模式识别第45-55 页
  · 引言第45 页
  · 核函数的选择第45-48 页
    · 全局核函数与局部核函数第46-47 页
    · 两类核函数的比较第47-48 页
  · 核参数的选择第48-50 页
    · 误差惩罚参数 C的影响第48 页
    · 高斯核参数σ的影响第48-49 页
    · 实验结果与讨论第49-50 页
  · 对三类意识任务的识别第50-53 页
    · 分级聚类训练第51-52 页
    · 决策树形式第52-53 页
  · 实验结果与讨论第53-54 页
  · 本章小结第54-55 页
总结与展望第55-57 页
参考文献第57-61 页
致谢第61-62 页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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