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基于随机森林的视觉数据分类关键技术研究
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基于随机森林的视觉数据分类关键技术研究
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-11页
第一章 绪论
第11-22页
· 研究背景及研究内容
第11-12页
· 研究意义
第12-15页
· 理论意义
第13-14页
· 实践意义
第14-15页
· 集成学习概述
第15-17页
· 视觉数据分类概述
第17-19页
· 本文的主要工作
第19-20页
· 本文的结构安排
第20-22页
第二章 先备知识
第22-39页
· 随机森林概述
第22-29页
· 视觉数据描述方法
第29-38页
· 本章小结
第38-39页
第三章 基于移动块搜索的特征选择随机森林方法
第39-61页
· 引言
第39-40页
· 相关工作
第40-42页
· 所提出方法
第42-47页
· 实验与分析
第47-60页
· 实验数据集
第47-52页
· 实验配置
第52页
· 实验结果
第52-60页
· 本章小结
第60-61页
第四章 混合高斯实例驱动的测度学习随机森林方法
第61-83页
· 引言
第61-62页
· 相关工作
第62-64页
· 所提出方法
第64-67页
· 混合高斯模型与测度
第64-66页
· 测度森林学习模型
第66-67页
· 实验与分析
第67-81页
· 实验数据集
第67-71页
· 实验配置
第71-72页
· 实验结果
第72-81页
· 本章小结
第81-83页
第五章 随机深度决策森林提升模型
第83-97页
· 引言
第83-84页
· 相关工作
第84-86页
· 所提出方法
第86-91页
· 提升方法
第87-88页
· 随机深度决策森林
第88-91页
· 实验与分析
第91-96页
· 实验数据集
第91-92页
· 实验配置
第92-93页
· 实验结果
第93-96页
· 本章小结
第96-97页
结论与展望
第97-100页
工作总结
第97-99页
未来工作
第99-100页
参考文献
第100-110页
攻读博士学位期间取得的研究成果
第110-111页
致谢
第111页
本篇论文共
111
页,
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。
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