若干图像和语音数据分类问题研究

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若干图像和语音数据分类问题研究

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若干图像和语音数据分类问题研究

论文目录
摘要	第10-12页
Abstract	第12-14页
第一章绪论	第14-33页
· 研究背景及意义	第14-18页
· 数据分类概述	第14-16页
· 多样本干细胞分化图像数据分类	第16-17页
· 单样本语音数据分类	第17-18页
· 研究现状	第18-26页
· 常用有监督学习方法	第19-20页
· 多样本干细胞分化图像数据分类研究现状	第20-23页
· 单样本语音数据分类研究现状	第23-25页
· 相关研究现状小结	第25-26页
· 本文研究内容	第26-28页
· 多样本干细胞分化图像数据分类研究内容	第26-27页
· 单样本语音数据分类研究内容	第27-28页
· 本文创新点	第28-31页
· 论文组织结构	第31-33页
第二章细胞质图像分类算法	第33-48页
· 引言	第33-40页
· 信息距离	第34-38页
· 基于图像分割的高通量筛选方法	第38-40页
· 干细胞分化图像数据获取过程	第40-41页
· 细胞质图像分类算法	第41-44页
· 多样本干细胞分化图像数据的分类结果	第44-47页
· 小结	第47-48页
第三章信息距离分类算法	第48-75页
· 引言	第48-51页
· 基于Acapella和Matlab的高通量筛选	第49-51页
· 图像数据获取过程	第51-53页
· 信息距离分类算法	第53-57页
· 图像压缩	第54页
· 图像信息距离计算	第54页
· 准对照图像统计	第54-55页
· 平均信息距离计算	第55页
· 图像分类	第55-56页
· 化合物分类	第56-57页
· 多样本干细胞分化图像数据的分类结果	第57-74页
· 小结	第74-75页
第四章合并—权重动态时间规整算法	第75-99页
· 引言	第75-85页
· 语音信号的格式描述	第75-78页
· 动态时间规整算法	第78-82页
· 模糊逻辑	第82-83页
· 语音识别中的隐马尔科夫模型	第83-85页
· 语音数据获取过程	第85-87页
· 合并—权重动态时间规整算法	第87-93页
· MFCC时间帧的合并	第89页
· 模板模式置信指数的获取	第89-91页
· 合并—权重动态时间规整	第91-93页
· 单样本语音数据的分类结果	第93-98页
· 三种基于动态时间规整算法的算法比较	第93-96页
· 隐马尔可夫模型与MWDTW算法的比较	第96-98页
· 小结	第98-99页
第五章一对多权重动态时间规整算法	第99-112页
· 引言	第99-100页
· 语音数据获取及预处理过程	第100-103页
· 一对多权重动态时间规整算法	第103-109页
· MFCC归一化操作	第106-107页
· 训练MFCC的一对多特征指数	第107-108页
· 训练MFCC和测试MFCC的DTW比对路径	第108页
· 训练MFCC和测试MFCC的相似性评测	第108-109页
· OAWDTW与MWDTW算法的异同	第109页
· 单样本语音数据的分类结果	第109-111页
· 小结	第111-112页
第六章支持向量机—合并动态时间规整算法	第112-117页
· 引言	第112页
· 基于支持向量机的合并动态时间规整算法	第112-116页
· 14维MFCC的建立和归一化	第113-114页
· 利用SVM调适合并后的MFCC时间帧	第114页
· 14维MFCC时间帧的合并	第114-115页
· 利用SVM修改DTW比对距离公式	第115-116页
· 使用SVM-MDTW做语音识别的结果	第116页
· 小结	第116-117页
第七章结论与展望	第117-121页
· 本文工作总结	第117-119页
· 多样本干细胞分化图像数据分类	第117-119页
· 单样本语音数据分类	第119页
· 未来工作展望	第119-121页
致谢	第121-124页
参考文献	第124-133页
作者在学期间取得的学术成果	第133页

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