半监督学习框架下基于图的SVM分类算法研究

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半监督学习框架下基于图的SVM分类算法研究

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半监督学习框架下基于图的SVM分类算法研究

论文目录
摘要	第3-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-15页
1.1 研究背景	第8-9页
1.2 课题的国内外研究现状	第9-12页
1.3 论文的目的和意义	第12-13页
1.4 论文内容安排	第13-15页
第二章支持向量机算法	第15-22页
2.1 构造最优超平面	第15-17页
2.2 衍生非线性最优超平面	第17-19页
2.3 高维空间下的支持向量机说明	第19-21页
2.4 本章小结	第21-22页
第三章基于图的半监督学习	第22-35页
3.1 基于图的半监督学习概述	第22-24页
3.2 基于图的半监督学习方法	第24-28页
3.3 图的构建	第28-31页
3.4 基于图的半监督分类算法	第31-34页
3.5 本章小结	第34-35页
第四章基于低秩表示图的半监督SVM分类算法	第35-42页
4.1 算法介绍	第35-36页
4.2 算法构建	第36-39页
4.3 基于低秩表示图的半监督SVM分类算法实验	第39-41页
4.4 本章小结	第41-42页
第五章实验与分析	第42-48页
5.1 实验设置	第42-43页
5.2 数据集分类	第43-45页
5.3 分类结果分析	第45-46页
5.4 k值对算法的影响分析	第46-47页
5.5 本章小结	第47-48页
第六章总结与展望	第48-50页
6.1 本文工作总结	第48-49页
6.2 本文研究展望	第49-50页
参考文献	第50-55页
致谢	第55-56页
个人简介	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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