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

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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

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