基于集成极限学习机的神经元分类算法研究

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基于集成极限学习机的神经元分类算法研究

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基于集成极限学习机的神经元分类算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-15页
· 课题研究背景和意义	第11-12页
· 神经元分类的国内外研究现状	第12-13页
· 研究的主要内容与创新点	第13-14页
· 论文的章节安排	第14-15页
第2章相关工作	第15-29页
· 稀疏主成分	第15-20页
· Lasso方法	第16页
· 弹性网	第16-17页
· 基于Lasso的简化主成分	第17-18页
· 稀疏主成分与惩罚回归的关系	第18-20页
· 极限学习机算法	第20-28页
· 单隐层前馈神经网络	第20-21页
· Moore-Penrose广义逆和最小二乘范数解	第21-22页
· 极限学习机的原理	第22-23页
· 在线序列极限学习机	第23-26页
· 正则极限学习机	第26-28页
· 本章小结	第28-29页
第3章神经元形态分类的研究	第29-39页
· 神经元的数据预处理	第29-33页
· 神经元的基本介绍	第29页
· 神经元的数据来源	第29-31页
· 数据预处理	第31-33页
· 神经元形态特征主要成分的提取	第33-35页
· 神经元的分类标准	第35-36页
· 检验分类标准	第36页
· 基于极限学习机的神经元分类	第36-38页
· 极限学习机的分类原理	第36-37页
· 实验结果	第37-38页
· 本章小结	第38-39页
第4章改进的在线极限学习机	第39-49页
· 正则在线极限学习机	第39-43页
· 方法原理实现	第39-41页
· 实验分析	第41-43页
· 基于AdaBoost集成的ROS-ELM	第43-47页
· 集成学习	第43页
· Adaboost算法	第43-44页
· 基于AdaBoost集成的ROS-ELM	第44-46页
· 实验分析	第46-47页
· 本章小结	第47-49页
第5章神经元分类方法的设计与实现	第49-52页
· 神经元分类模型的框架设计	第49-50页
· 神经元分类方法的实现	第50-51页
· 本章小结	第51-52页
第6章总结与展望	第52-54页
· 工作总结	第52-53页
· 展望	第53-54页
参考文献	第54-58页
作者在攻读硕士学位期间发表的成果	第58-59页
致谢	第59页

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