基于去边缘的多类模糊支持向量机

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基于去边缘的多类模糊支持向量机

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基于去边缘的多类模糊支持向量机

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-9 页
第1章绪论	第9-12 页
· 支持向量机的研究背景	第9 页
· 支持向量机的研究现状	第9-11 页
· 支持向量机学习算法的研究	第9-10 页
· 多类支持向量机的研究	第10-11 页
· 支持向量机的应用研究	第11 页
· 论文组织和创新点	第11-12 页
第2章支持向量机	第12-18 页
· 线性可分支持向量机	第12-14 页
· 线性不可分支持向量机	第14-15 页
· 非线性可分支持向量机	第15-18 页
第3章多类分类支持向量机	第18-23 页
· 多类支持向量机	第18-23 页
· 一次性求解方法	第18 页
· 一对多组合(one against all)方法	第18-19 页
· 一对一组合 (one against one)方法	第19-20 页
· 决策树方法	第20 页
· DAG(有向无环图)	第20-21 页
· 纠错编码支持向量机	第21 页
· M-ary 支持向量机	第21-22 页
· 多类模糊支持向量机	第22-23 页
第4章类间间隔矩阵和类中心距离矩阵	第23-29 页
· 类间最大间隔分类器	第23-24 页
· 类间间隔矩阵	第24 页
· 类中心距离矩阵	第24-25 页
· 计算过程	第25-26 页
· 类间间隔计算过程	第25-26 页
· 类中心距离计算过程	第26 页
· 时间复杂度比较	第26-29 页
· SVM 最大间隔分类器和类间间隔矩阵时间复杂度	第26-27 页
· 类间间隔矩阵和类中心距离矩阵时间复杂度	第27-29 页
第5章基于类中心去边缘多类模糊支持向量机	第29-35 页
· 基于类中心去边缘两类模糊支持向量机	第29-31 页
· 基于类中心思想去边缘多类模糊支持向量机	第31-33 页
· 模糊隶属度	第31-32 页
· 去边缘多类模糊支持向量机	第32-33 页
· 对比与实证分析	第33-35 页
第6章总结与展望	第35-36 页
· 总结	第35 页
· 展望	第35-36 页
参考文献	第36-39 页
致谢	第39-40 页
攻读学位期间取得的科研成果	第40页

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