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基于集合卡尔曼滤波的SVM参数优化方法研究
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基于集合卡尔曼滤波的SVM参数优化方法研究
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-10页
第1章 引言
第10-23页
· 研究背景
第10-19页
· 支持向量机参数优化
第10-13页
· 参数优化问题描述
第13-14页
· 引力波数据分析
第14-19页
· 论文主要工作和组织结构
第19-23页
· 论文主要工作和创新点
第19-21页
· 论文组织结构
第21-23页
第2章 背景技术
第23-49页
· 支持向量机
第23-26页
· 理论基础
第23-25页
· 训练算法
第25-26页
· 参数优化
第26-35页
· 常用方法
第26-28页
· 数值优化方法
第28-31页
· 智能优化方法
第31-35页
· 特征优化
第35-39页
· 特征选择
第35-38页
· 特征加权
第38-39页
· 集合卡尔曼滤波
第39-49页
· 经典卡尔曼滤波原理
第40-43页
· 扩展卡尔曼滤波原理
第43-46页
· 集合卡尔曼滤波原理
第46-49页
第3章 一种基于集合卡尔曼滤波的参数优化方法
第49-88页
· 引言
第49-51页
· 相关工作
第51-52页
· 基于En KF的参数优化方法
第52-58页
· 现有方法的问题
第52-54页
· 方法论证
第54-55页
· 方法定义
第55-58页
· 基于En KF的参数优化框架
第58-75页
· 框架设计
第60-64页
· 集合归并算法
第64页
· 计算优化
第64-72页
· 其它实现
第72-75页
· 实验结果与分析
第75-86页
· SVM参数
第75-76页
· 实验配置
第76-79页
· 实验结果
第79-86页
· 本章小结
第86-88页
第4章 一种基于集合卡尔曼滤波的特征优化方法
第88-111页
· 引言
第88-90页
· 相关工作
第90-92页
· 基于En KF的特征优化方法
第92-101页
· 现有方法的不足
第92-93页
· 方法定义
第93-96页
· 优化方案
第96-101页
· 实验结果与分析
第101-109页
· 实验配置
第101-102页
· 性能比较
第102-107页
· 过拟合问题
第107-109页
· 本章总结
第109-111页
第5章 一种针对SVM参数优化的加速技术
第111-133页
· 引言
第111-112页
· 背景技术
第112-117页
· SVM参数优化
第112-114页
· SVM算法 优化
第114-117页
· 级联式加速技术
第117-123页
· 参数优化特征
第117-119页
· 两个优化问题
第119-120页
· 方法定义
第120-122页
· 方法实现
第122-123页
· 实验评测
第123-131页
· 实验配置
第123-124页
· 实验结果
第124-131页
· 本章总结
第131-133页
第6章 一种针对引力波噪声事件分析的分层模型
第133-153页
· 引言
第133-134页
· 背景技术
第134-138页
· 分层模型
第134-136页
· ROC曲线
第136-138页
· 针对引力波数据的分层模型
第138-141页
· 问题描述
第138页
· 方法定义
第138-140页
· 实际应用
第140-141页
· 两种性能度量技术
第141-144页
· 特定AUC度 量
第141页
· ROC块 算法
第141-144页
· 实验结果与分析
第144-151页
· 实验配置
第144-145页
· 实验结果
第145-151页
· 本章总结
第151-153页
第7章 总结与展望
第153-156页
· 论文总结
第153-154页
· 工作展望
第154-156页
参考文献
第156-167页
致谢
第167-169页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
第169-170页
本篇论文共
170
页,
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