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基于局部学习的半监督分类问题研究

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基于局部学习的半监督分类问题研究
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-12页
符号说明第12-16页
第一章 绪论第16-39页
  · 机器学习问题第18-21页
    · 学习模型第18-20页
    · 经验风险最小化归纳原则第20-21页
  · 统计学习理论第21-23页
    · VC维理论第21页
    · 结构风险最小化归纳原则第21-23页
  · 半监督学习问题第23-26页
    · 分类问题第23-25页
    · 半监督分类问题第25-26页
  · 研究现状第26-36页
    · 半监督学习的研究现状第26-33页
    · 局部学习的研究现状第33-36页
  · 论文的选题动机和组织结构第36-39页
    · 论文的选题动机第36-37页
    · 论文的组织结构第37-39页
第二章 基于局部学习的半监督多类分类算法第39-54页
  · 问题的提出第39-42页
    · 半监督二类分类问题第39-41页
    · 半监督多类分类问题第41-42页
  · 局部学习正则项第42-45页
  · 半监督多类分类问题中标记的表示方法第45-47页
    · 二进制序列标记表示方法第46页
    · 单位圆标记表示方法第46-47页
  · 基于局部学习的半监督多类分类算法第47-48页
  · 数值实验第48-54页
    · 实验数据集第48-49页
    · 实验方法与参数设置第49-50页
    · 实验结果第50-54页
第三章 结合全局和局部正则化的半监督多类分类算法第54-73页
  · 问题的提出第54页
  · 可调节的标记表示方法第54-59页
  · 正则化方法第59-61页
    · 全局正则化第59页
    · 局部正则化第59-61页
  · 基于局部学习和可调节标记表示方法的半监督多类分类算法第61-66页
    · 算法描述第61-62页
    · 数值实验第62-66页
  · 结合全局和局部正则化的半监督多类分类算法第66-73页
    · 算法描述第66-68页
    · 数值实验第68-73页
第四章 基于局部学习的半监督多标记分类算法第73-83页
  · 问题的提出第73-74页
  · 基本思想第74-76页
  · 基于局部学习的半监督多标记分类算法第76-80页
  · 数值实验第80-83页
    · 实验数据集第80页
    · 实验方法与参数设置第80-82页
    · 实验结果第82-83页
第五章 半监督多类分类算法在电力变压器故障诊断中的应用第83-94页
  · 电力变压器故障诊断的研究背景和意义第83-84页
  · 电力变压器油中溶解气体分析技术原理第84-85页
  · 电力变压器故障诊断综合分析第85页
  · 基于半监督多类分类算法的电力变压器故障诊断层次模型.第85-92页
    · 分类器模型选择第86-88页
    · 特征选择第88页
    · 故障样本第88-89页
    · 数据预处理第89-91页
    · 实验方法与参数设置第91-92页
    · 实验结果第92页
  · 结论第92-94页
第六章 结论与展望第94-97页
  · 结论第94-95页
  · 展望第95-97页
参考文献第97-107页
攻读博士学位期间完成的学术论文第107-108页
致谢第108-109页

本篇论文共109页,点击这进入下载页面
 
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