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半监督学习分类算法的研究

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半监督学习分类算法的研究
论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-25页
  1.1 研究背景与意义第9-10页
  1.2 机器学习第10-13页
    1.2.1 无监督学习第11页
    1.2.2 有监督学习第11-12页
    1.2.3 半监督学习第12-13页
  1.3 半监督学习算法研究现状第13-16页
    1.3.1 半监督聚类算法第13-14页
    1.3.2 半监督分类算法第14-16页
  1.4 半监督学习算法第16-23页
    1.4.1 基于SVM的半监督学习算法第16-17页
    1.4.2 基于K-均值的半监督学习算法第17-18页
    1.4.3 基于核方法的半监督学习算法第18-19页
    1.4.4 EM半监督学习算法第19-20页
    1.4.5 图的半监督学习算法第20-22页
    1.4.6 增量半监督学习算法第22-23页
  1.5 本文的工作第23-25页
第2章 基于协同训练的半监督SVM分类算法第25-40页
  2.1 引言第25-27页
  2.2 问题描述第27页
  2.3 半监督支持向量机分类算法第27-34页
    2.3.1 支持向量机原理第27-30页
    2.3.2 基于遗传算法的SVM参数优化第30-31页
    2.3.3 基于协同训练的支持向量机分类算法第31-34页
  2.4 算法验证与应用第34-39页
    2.4.1 UCI数据集第34-37页
    2.4.2 原核蛋白蛹化点位分类第37-39页
  2.5 本章小结第39-40页
第3章 时间序列的半监督SVM分类算法第40-58页
  3.1 引言第40-42页
  3.2 问题描述第42-43页
  3.3 自训练SVM时间序列分类算法第43-51页
    3.3.1 时间序列预处理第44-48页
    3.3.2 基于聚类分析的自训练分类第48-51页
  3.4 算法验证与应用第51-56页
    3.4.1 UCR数据集第51-53页
    3.4.2 实时细胞分析仪边缘效应检测第53-56页
  3.5 本章小结第56-58页
第4章 总结与展望第58-60页
  4.1 总结第58-59页
  4.2 展望第59-60页
附录Ⅰ 实验设计第60-63页
一、xCELLigence高通量实时细胞分析仪第60-61页
二、实验流程第61-63页
参考文献第63-68页
致谢第68-69页
攻读硕士学位期间的主要学术成果第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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