基于待测样本与训练样本差异的分类准确率估计
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第8-9页 |
| 1.4 文章结构 | 第9-10页 |
| 2 理论基础 | 第10-25页 |
| 2.1 分类器 | 第10-12页 |
| 2.2 抽样统计 | 第12-14页 |
| 2.3 核函数与再生核希尔伯特空间性质 | 第14-15页 |
| 2.4 统计量 | 第15-17页 |
| 2.5 聚类 | 第17-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于样本分布的准确率估计 | 第25-33页 |
| 3.1 样本分布差异计算 | 第25-27页 |
| 3.2 基于贝叶斯分类器的分类准确率估计 | 第27页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第27-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于实例的准确率估计 | 第33-42页 |
| 4.1 基于最小距离估计测试准确率 | 第33-35页 |
| 4.2 使用聚类简化最小距离 | 第35-36页 |
| 4.3 实验及分析 | 第36-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 5 使用函数逼近估计分类准确率 | 第42-48页 |
| 5.1 MMD 与 MMR 对比 | 第42-43页 |
| 5.2 函数逼近简介 | 第43-45页 |
| 5.3 使用参数估计估计准确率 | 第45-46页 |
| 5.4 使用神经网络逼近估计准确率 | 第46-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 6 分类准确率估计的应用 | 第48-52页 |
| 6.1 柑橘溃疡识别系统应用背景 | 第48-50页 |
| 6.2 在柑橘溃疡识别过程中引入分类准确率估计 | 第50-51页 |
| 6.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 7 总结与展望 | 第52-54页 |
| 7.1 本文总结 | 第52页 |
| 7.2 研究展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 | 第58页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参与的项目 | 第58页 |
