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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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