雷达辐射源信号在线分选方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景与研究目的 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状与进展 | 第10-14页 |
| ·聚类 | 第10-12页 |
| ·信号分选研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文的主要工作 | 第14-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 统计学习理论及支持向量方法 | 第17-33页 |
| ·统计学习理论 | 第18-23页 |
| ·学习问题的表述 | 第18-19页 |
| ·经验风险最小化 | 第19-20页 |
| ·VC 维 | 第20-21页 |
| ·结构风险最小化 | 第21-23页 |
| ·支持向量方法 | 第23-32页 |
| ·核方法 | 第24-27页 |
| ·支持向量域描述 | 第27-29页 |
| ·支持向量聚类 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 在线核聚类分选方法 | 第33-47页 |
| ·问题描述 | 第33-34页 |
| ·算法流程 | 第34-37页 |
| ·寻找优胜类 | 第34页 |
| ·创建新类 | 第34-35页 |
| ·更新优胜类 | 第35-37页 |
| ·合并优胜类 | 第37页 |
| ·消除噪声 | 第37页 |
| ·仿真实验 | 第37-46页 |
| ·仿真信号的生成 | 第37-41页 |
| ·聚类效果展示 | 第41-43页 |
| ·信号分选实验结果 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 变参数在线核聚类分选方法 | 第47-65页 |
| ·惩罚项参数优化方法 | 第47-50页 |
| ·参数递减法 | 第47-48页 |
| ·仿真实验 | 第48-50页 |
| ·梯度下降步长优化方法 | 第50-61页 |
| ·步长递减法 | 第50-51页 |
| ·步长自适应调整方法 | 第51-55页 |
| ·仿真实验 | 第55-61页 |
| ·变参数在线核聚类算法 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 结束语 | 第65-67页 |
| ·本文的主要工作与贡献 | 第65-66页 |
| ·对今后工作的展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 硕士在读期间发表的学术论文 | 第73页 |
