| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 相关向量机研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 分布式平台研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 研究内容和组织结构 | 第17-21页 |
| 1.3.1 本文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 本文的组织结构 | 第18-21页 |
| 第2章 基于噪声检测的AdaBoostRVM分类算法 | 第21-39页 |
| 2.1 引言 | 第21-22页 |
| 2.2 数据预处理 | 第22-24页 |
| 2.2.1 随机欠采样 | 第23页 |
| 2.2.2 ADASYN过采样 | 第23-24页 |
| 2.2.3 混合采样 | 第24页 |
| 2.3 基于RVM特性的噪声检测方法 | 第24-26页 |
| 2.3.1 RVM特性 | 第25页 |
| 2.3.2 NDRF方法 | 第25-26页 |
| 2.4 基于噪声检测的AdaBoostRVM算法 | 第26-29页 |
| 2.5 实验 | 第29-38页 |
| 2.5.1 实验数据集与参数设置 | 第29-30页 |
| 2.5.2 模型评价指标 | 第30-32页 |
| 2.5.3 实验结果与分析 | 第32-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于差异性度量的分布式RVM集成算法 | 第39-58页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 分布式RVM集成算法设计 | 第39-41页 |
| 3.3 基于差异性度量的RVM多分类器组合策略 | 第41-45页 |
| 3.4 Spark平台下DE-RVM算法的实现 | 第45-49页 |
| 3.4.1 Spark计算模型 | 第45-46页 |
| 3.4.2 MapReduce阶段 | 第46-47页 |
| 3.4.3 DE-RVM实现 | 第47-49页 |
| 3.5 实验 | 第49-57页 |
| 3.5.1 实验数据集与参数设置 | 第49-50页 |
| 3.5.2 运行环境 | 第50页 |
| 3.5.3 实验结果与分析 | 第50-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于DE-RVM的桥梁裂缝损伤识别 | 第58-65页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 基于光纤光栅的桥梁结构监测系统 | 第58-62页 |
| 4.2.1 光纤光栅传感系统 | 第59-60页 |
| 4.2.2 系统架构及实现 | 第60-62页 |
| 4.3 桥梁裂缝损伤识别应用 | 第62-64页 |
| 4.3.1 数据描述 | 第62页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 在读期间取得的学术成果 | 第72页 |
| 在读期间参与的基金和项目 | 第72页 |