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深度学习算法的研究及心音深度识别系统的构建与优化

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深度学习算法的研究及心音深度识别系统的构建与优化
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-8页
第一章 绪论第8-17页
  · 本课题的研究背景及研究意义第8-9页
  · 本课题的研究现状第9-14页
    · 深度学习算法的主要研究现状第9-11页
    · 心音识别方法的主要研究现状第11-14页
  · 本课题的主要内容及创新点第14-17页
    · 主要内容第14-15页
    · 创新点第15-17页
第二章 深度学习网络的基本原理第17-29页
  · 人工神经网络的基本原理第17-19页
  · 深度学习算法的基本原理第19-21页
  · 深度信任网络的基本原理第21-27页
    · BP神经网络第21-24页
    · 深度学习算法的基本单元第24-25页
    · 深度学习算法基本单元的训练方法第25-27页
  · 深度信任网络的构建方法第27-28页
  · 本章小结第28-29页
第三章 深度学习网络的优选方法第29-43页
  · 深度学习网络的特点第29-30页
  · 进程择优法第30-33页
  · 心音深度学习网络的优选过程第33-38页
  · 进程优选法的效果验证第38-42页
  · 本章小结第42-43页
第四章 心音深度识别系统的构建第43-51页
  · 常见分类器的介绍第43-45页
    · KNN最近邻分类器第43-44页
    · SVM支持向量机第44-45页
  · 心音深度识别系统专用分类器第45-47页
  · 心音深度识别系统的仿真与分析第47-50页
  · 本章小结第50-51页
第五章 融合心音特征的心音深度识别系统的构建第51-59页
  · 心音双正交小波第51-53页
  · 基于小波分析的心音能量特征的提取第53-55页
  · 融合心音能量特征的心音深度识别系统的仿真与分析第55-57页
  · 本章小结第57-59页
第六章 总结与展望第59-61页
  · 总结第59-60页
  · 展望第60-61页
参考文献第61-64页
附录1 攻读硕士学位期间研究成果第64-65页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第65-66页
致谢第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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