基于NIR光谱的半监督在线序列ELM回归算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 近红外光谱分析 | 第11-12页 |
| 1.2.2 极限学习机 | 第12-14页 |
| 1.2.3 半监督学习 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及意义 | 第15-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 相关工作基础 | 第18-32页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 极限学习机 | 第18-27页 |
| 2.2.1 单隐层前馈神经网络 | 第18-21页 |
| 2.2.2 极限学习机 | 第21-23页 |
| 2.2.3 在线序列极限学习机 | 第23-27页 |
| 2.3 半监督学习 | 第27-31页 |
| 2.3.1 半监督学习 | 第27-29页 |
| 2.3.2 协同训练 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 半监督ELM回归模型 | 第32-46页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 半监督ELM回归模型 | 第33-42页 |
| 3.2.1 半监督ELM的数学模型 | 第33-36页 |
| 3.2.2 基于FCM聚类的标记置信度的评估 | 第36-38页 |
| 3.2.3 ELM协同训练标记样本 | 第38-42页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第42-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 半监督在线序列ELM回归模型 | 第46-56页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 半监督在线序列ELM回归模型 | 第47-51页 |
| 4.2.1 半监督在线序列ELM的数学模型 | 第47-50页 |
| 4.2.2 在线序列的标记置信度的评估 | 第50-51页 |
| 4.2.3 OSELM协同训练标记样本 | 第51页 |
| 4.3 SSOSELMR算法 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 NIR光谱实验 | 第56-68页 |
| 5.1 NIR光谱数据简介 | 第56-58页 |
| 5.2 实验相关计算 | 第58-59页 |
| 5.3 NIR光谱实验结果与分析 | 第59-66页 |
| 5.3.1 药片NIR光谱数据集实验结果与分析 | 第59-62页 |
| 5.3.2 玉米NIR光谱数据集实验结果与分析 | 第62-64页 |
| 5.3.3 土壤NIR光谱数据集实验结果与分析 | 第64-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第68页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
