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基于支持向量机的多类模式识别模型

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基于支持向量机的多类模式识别模型
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-8 页
1 绪论第8-19 页
  · 研究背景及研究意义第8-9 页
    · 研究背景第8 页
    · 研究意义第8-9 页
  · 模式识别第9-11 页
    · 统计模式识别的主要组成部分第10-11 页
    · 统计模式识别问题的主要研究方法第11 页
  · 国内外研究现状第11-16 页
    · 贝叶斯决策方法第11-12 页
    · 分类器集成学习第12 页
    · 基于支持向量机的模式识别第12-16 页
  · 研究内容及研究思路第16-17 页
  · 论文的主要研究工作第17-19 页
2 相关的基础理论第19-29 页
  · 支持向量机概述第19-20 页
  · 支持向量机基本理论第20-26 页
    · 基本概念第20-23 页
    · 基本原理第23 页
    · 基本分类理论第23-26 页
  · 基于支持向量机的多类模式识别模型第26-28 页
    · “一对多”多分类算法第26-27 页
    · “一对一”多分类算法第27-28 页
  · 本章小结第28-29 页
3 基于SVM 的多类模式识别模型第29-45 页
  · 引言第29 页
  · 基于“一对一”的二叉树多类模式识别模型第29-31 页
    · 多类模式识别模型的数学描述第29-30 页
    · 模型介绍第30 页
    · 模型分析第30-31 页
  · 基于多重判别分析的SVM 多类模式识别模型第31-37 页
    · 问题的数学描述第31 页
    · 基本原理第31-32 页
    · 模型建立第32-35 页
    · 模型的算法及计算流程第35-36 页
    · 模型验证第36-37 页
    · 结论第37 页
  · 动态多分类模式识别模型第37-44 页
    · 问题的数学描述第38 页
    · 基本原理第38-39 页
    · 动态多分类模式识别模型第39-41 页
    · 计算流程图第41-42 页
    · 模型验证第42-43 页
    · 结论第43-44 页
  · 本章小结第44-45 页
4 基于后验概率SVM 的不确定性多类模式识别模型第45-55 页
  · 引言第45-46 页
  · 后验概率支持向量机第46-49 页
    · 不确定性模式识别问题第46-47 页
    · 最优超平面第47-48 页
    · 广义最优超平面第48 页
    · 后验概率支持向量机第48-49 页
  · 基于后验概率支持向量机的不确定性多类模式识别第49-51 页
    · 多类模式识别问题的数学描述第49 页
    · 基于“后验概率矩阵”的多类模式识别模型第49-51 页
  · 确定样本点后验概率的经验性方法第51-52 页
  · 模型验证第52-54 页
  · 本章小结第54-55 页
5 分类模型的集成系统研究第55-64 页
  · 分类模型输出信息第55-56 页
  · 分类模型集成类型第56-58 页
    · 级联分类模型第56-57 页
    · 并联分类模型第57-58 页
  · 基于投票规则的集成第58-59 页
    · 基于投票规则的集成建模第58-59 页
    · 对投票规则的分析第59 页
  · 基于贝叶斯理论的集成第59-62 页
    · 混淆矩阵、先验知识和置信度第59-60 页
    · 基于贝叶斯理论的集成建模第60-62 页
    · 对基于贝叶斯理论的集成分析第62 页
  · 对分类模型集成的进一步讨论第62-64 页
6 结论与展望第64-66 页
致谢第66-67 页
参考文献第67-72 页
附录第72页

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