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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,点击这进入下载页面
 
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