摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
论文中使用的缩略词 | 第8-13页 |
第1章 绪论 | 第13-36页 |
1.1 课题背景及研究意义 | 第13-14页 |
1.2 核方法原理及研究现状 | 第14-22页 |
1.2.1 核方法原理 | 第14-19页 |
1.2.2 核方法研究现状 | 第19-22页 |
1.3 核方法在电子系统测试中的应用 | 第22-23页 |
1.4 支持向量机 | 第23-33页 |
1.4.1 统计学习理论 | 第24-27页 |
1.4.2 支持向量分类机 | 第27-33页 |
1.5 本文的主要研究内容及结构安排 | 第33-36页 |
第2章 改进的最小生成树多分类支持向量机 | 第36-57页 |
2.1 最小生成树支持向量机及改进算法 | 第36-42页 |
2.1.1 特征空间中的Fisher可分离性测度 | 第37-39页 |
2.1.2 基于Fisher可分离性测度的最小生成树支持向量机算法 | 第39-42页 |
2.2 标准数据集上的验证 | 第42-46页 |
2.3 FMST-SVM在系统测试中的验证 | 第46-56页 |
2.3.1 测试性实验的步骤及相关方法 | 第46-48页 |
2.3.2 系统仿真验证 | 第48-53页 |
2.3.3 实际系统仿真验证 | 第53-56页 |
2.4 本章小结 | 第56-57页 |
第3章 核方法参数选择 | 第57-82页 |
3.1 基于均匀设计的核参数的二次搜索方法 | 第57-72页 |
3.1.1 均匀设计 | 第58页 |
3.1.2 基于均匀设计的核参数二次搜索方法 | 第58-61页 |
3.1.3 标准数据集验证 | 第61-72页 |
3.2 基于混合改进果蝇算法的核参数优化算法 | 第72-80页 |
3.2.1 果蝇算法 | 第72-73页 |
3.2.2 基于均匀设计的混合改进果蝇算法 | 第73-75页 |
3.2.3 基于MIFOAUD的核参数搜索方法 | 第75-80页 |
3.3 本章小结 | 第80-82页 |
第4章 多尺度核函数构造 | 第82-99页 |
4.1 多尺度CAUCHY核函数 | 第82-88页 |
4.1.1 定义 | 第82-83页 |
4.1.2 支持向量机分类集成方法 | 第83-84页 |
4.1.3 标准数据集验证 | 第84-88页 |
4.2 RAYLEIGH核函数 | 第88-92页 |
4.2.1 Rayleigh分布与Rayleigh核函数 | 第88-89页 |
4.2.2 仿真实验验证 | 第89-92页 |
4.3 多尺度RAYLEIGH核函数 | 第92-93页 |
4.4 加权组合的多尺度核函数性能比较 | 第93-97页 |
4.5 本章小结 | 第97-99页 |
第5章 基于多尺度核函数的FMST-SVM方法及应用 | 第99-136页 |
5.1 核参数变化对类间FISHER可分离性测度的影响 | 第99-101页 |
5.2 核参数变化对FMST-SVM的影响 | 第101-117页 |
5.2.1 高斯核参数变化对FMST-SVM的影响 | 第101-105页 |
5.2.2 Cauchy核参数变化对FMST-SVM的影响 | 第105-109页 |
5.2.3 Rayleigh核参数变化对FMST-SVM的影响 | 第109-117页 |
5.3 基于多尺度核函数的FMST-SVM算法 | 第117-120页 |
5.4 多尺度核函数FMST-SVM算法在系统测试中的应用 | 第120-135页 |
5.4.1 混频器电路仿真测试应用 | 第120-123页 |
5.4.2 Four-opamp-biquad电路仿真测试应用 | 第123-129页 |
5.4.3 带阻滤波电路仿真测试应用 | 第129-135页 |
5.5 本章小结 | 第135-136页 |
结论 | 第136-138页 |
参考文献 | 第138-149页 |
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第149-151页 |
致谢 | 第151-152页 |
个人简历 | 第152页 |