基于K均值样本筛选的支持向量机及其在白酒品牌鉴别中的应用

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基于K均值样本筛选的支持向量机及其在白酒品牌鉴别中的应用

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基于K均值样本筛选的支持向量机及其在白酒品牌鉴别中的应用

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-20页
· 研究背景及意义	第9-11页
· 白酒质量的控制及品牌的鉴别	第9-10页
· 模式分类中训练样本的筛选	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-17页
· 白酒品质鉴别的研究现状	第11-12页
· 化学谱图特征的选择与提取	第12-13页
· 支持向量机及其参数的优化	第13-14页
· 支持向量机训练样本的划分与筛选	第14-16页
· 文献评述及小结	第16-17页
· 研究内容及创新点	第17-18页
· 主要研究内容	第17页
· 本文的创新点	第17-18页
· 结构安排	第18-20页
第二章基本理论	第20-36页
· 统计学习的相关理论	第20-24页
· 统计学习理论	第20-21页
· 决策风险的度量	第21-22页
· VC维理论	第22-23页
· 结构风险最小化	第23-24页
· 数据的降噪处理	第24-28页
· Fourier变换	第25页
· 基于时频分析的小波变换	第25-26页
· 分层阈值小波变换在化学谱图降噪中的应用	第26-28页
· K-means聚类	第28-29页
· 支持向量机理论——结构风险最小化	第29-35页
· 支持向量机分类模型	第29-32页
· 核函数的应用	第32-34页
· 基于网格搜索法的参数优化	第34-35页
· 本章小结	第35-36页
第三章K-means在支持向量机训练样本筛选中的应用	第36-49页
· 支持向量机分类存在的问题	第36-37页
· 样本筛选的常见方法	第37-38页
· 随机取样法	第37-38页
· KS法	第38页
· 基于K-means的训练样本筛选方法(K-SVM算法)	第38-43页
· K-SVM算法的描述	第38-40页
· K-SVM算法的实现	第40-43页
· K-SVM在UCI数据集上的分类	第43-48页
· UCI数据集的描述	第43-45页
· 不同样本筛选方法在UCI数据集分类中的应用	第45-48页
· 本章小结	第48-49页
第四章K-SVM在白酒品牌鉴别中的应用	第49-61页
· 白酒TOFMS数据的采集	第49-52页
· 实验仪器	第49-50页
· 实验样品	第50页
· 仪器可靠性检验	第50-52页
· 样品相似性的描述	第52页
· 白酒TOFMS数据的预处理	第52-58页
· 基于coif小波的数据降噪	第52-53页
· PLS在谱图特征提取中的应用	第53-58页
· 应用K-SVM进行白酒品牌鉴别	第58-60页
· 本章小结	第60-61页
第五章结论与展望	第61-63页
· 全文工作总结	第61页
· 未来工作展望	第61-63页
参考文献	第63-70页
附录：数据处理Matlab代码	第70-76页
攻读硕士学位期间相关成果	第76-77页
后记	第77页

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