支持向量机在溢油荧光光谱分析中的应用研究

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支持向量机在溢油荧光光谱分析中的应用研究

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支持向量机在溢油荧光光谱分析中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
· 海面溢油监测的意义	第10-11页
· 海面溢油监测的方法综述	第11-15页
· 海面溢油监测的技术	第11-13页
· 溢油信息的分析与识别技术综述	第13-15页
· 本课题研究的总体实施思路	第15-17页
第2章激光遥感技术监测海面溢油	第17-20页
· 激光荧光遥感技术监测溢油原理	第17-18页
· 激光遥感系统	第18页
· 激光遥感系统的研究热点和技术难点	第18-20页
第3章溢油识别的人工神经网络算法研究	第20-31页
· 人工神经网络技术的介绍	第20-27页
· 人工神经网络的概述	第20页
· BP网络	第20-24页
· 径向基网络	第24-27页
· 溢油识别的理论分析与建模	第27-31页
· BP网络建模	第27-29页
· RBF网络建模	第29-31页
第4章溢油识别的支持向量机算法研究	第31-49页
· 机器学习的基本问题	第31-34页
· 学习问题的一般表示	第31-32页
· 经验风险最小化	第32-33页
· 复杂性与推广能力	第33-34页
· 统计学习理论的核心内容	第34-36页
· VC维	第34页
· 推广性的界	第34-35页
· 结构风险最小化	第35-36页
· 支持向量机	第36-47页
· 线性可分情形	第37-39页
· 线性不可分情形	第39-40页
· 支持向量机	第40-42页
· 核函数	第42-43页
· 多类分类问题	第43-45页
· SVM的训练算法	第45-47页
· SVM建模	第47-49页
第5章光谱数据的获取及海面溢油光谱识别系统的数据准备	第49-56页
· 光谱数据的采集	第49页
· 设备的介绍	第49-51页
· 实验的过程	第51-53页
· 实验的结果	第53-54页
· 海面溢油光谱识别系统的数据准备	第54-56页
第6章海面溢油光谱识别系统的实现及测试	第56-66页
· 开发算法系统的工具选择	第56-57页
· 人工神经网络与支持向量机的计算过程	第57-60页
· 软件编写步骤	第60-63页
· 生成VC主界面	第60-61页
· 编写后台执行的M文件	第61页
· VC++6.0集成环境中建立Matlab引擎程序	第61-63页
· Matlab中添加Libsvm工具箱	第63页
· 人工神经网络和支持向量机的识别结果	第63-66页
结论	第66-67页
参考文献	第67-69页
攻读学位期间公开发表论文	第69-70页
致谢	第70-71页
研究生履历	第71 页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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