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多尺度核方法及在电子系统测试中的应用

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

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