支持张量机的切平面算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 支持张量机的研究进展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 大规模支持向量机分类算法发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第16-32页 |
| 2.1 支持向量机相关理论 | 第16-20页 |
| 2.1.1 线性可分支持向量机模型 | 第16-18页 |
| 2.1.2 近似线性可分支持向量机模型 | 第18页 |
| 2.1.3 线性不可分支持向量机模型 | 第18-20页 |
| 2.2 多分类方法简介 | 第20-23页 |
| 2.3 张量相关理论和模型 | 第23-30页 |
| 2.3.1 符号及张量相关理论基础 | 第23-24页 |
| 2.3.2 张量cp分解算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 支持张量机模型 | 第25-27页 |
| 2.3.4 线性支持高阶张量机模型 | 第27-30页 |
| 2.4 线性支持高阶张量机多分类模型 | 第30页 |
| 2.5 张量机和向量机的对比 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 支持张量机的切平面算法 | 第32-40页 |
| 3.1 线性支持高阶张量机切平面算法框架 | 第32-35页 |
| 3.2 分段线性函数改进算法 | 第35-37页 |
| 3.3 无约束优化问题的非精确线搜索算法 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 数值实验和结果分析 | 第40-49页 |
| 4.1 实验数据集 | 第40-42页 |
| 4.2 实验规范及参数设置 | 第42-43页 |
| 4.3 实验结果比较及分析 | 第43-44页 |
| 4.4 参数敏感度分析 | 第44-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附件 | 第56页 |
