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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,
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。
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