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极限学习机算法的改进与应用

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第7-11页
    1.1 研究背景及意义第7-8页
    1.2 国内外研究现状第8-9页
    1.3 本文主要研究内容第9-10页
    1.4 本文的组织结构第10-11页
2 极限学习机第11-16页
    2.1 单隐含层前馈神经网络第11-13页
    2.2 极限学习机第13-16页
3 粗糙极限学习机第16-25页
    3.1 引言第16-17页
    3.2 粗糙集简介第17-18页
    3.3 RELM理论模型第18-20页
    3.4 实验对比分析第20-23页
    3.5 本章小结第23-25页
4 基于判别信息极限学习机的高光谱遥感图像分类第25-35页
    4.1 引言第25-26页
    4.2 IELM理论模型第26-28页
    4.3 实验数据及环境第28-29页
    4.4 实验结果及分析第29-33页
        4.2.1 Indian Pines遥感图像数据实验结果第30-32页
        4.2.2 Salinas scene遥感图像数据实验结果第32-33页
    4.5 本章小结第33-35页
结论第35-36页
参考文献第36-40页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第40-41页
致谢第41页

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