首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

矩阵型分类器设计研究及其在银行卡交易识别系统中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·研究背景与意义第10-11页
   ·面向矩阵模式的分类器第11-13页
     ·典型向量型分类器第11页
     ·矩阵模式分类器第11-13页
   ·研究内容及章节安排第13-15页
第2章 相关方法第15-24页
   ·引言第15页
   ·最小平方支持向量机的矩阵模式改造第15-18页
     ·最小平方支持向量机(LSSVM)第15-16页
     ·矩阵型最小平方支持向量机(MATLSSVM)第16-18页
   ·正则化HO-KASHYAP分类器的矩阵模式的改造第18-22页
     ·正则化HO-KASHYAP分类器(MHKS)第18-20页
     ·矩阵型正则化HO-KASHYAP分类器(MATMHKS)第20-22页
   ·矩阵型分类器与向量型分类器的比较第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 基于随机投影的矩阵型分类器第24-33页
   ·引言第24页
   ·基于随机投影的矩阵型分类器算法框架第24-25页
     ·随机投影的简要描述第24-25页
     ·随机投影矩阵型分类器的设计第25页
     ·随机投影矩阵型分类器的集成第25页
   ·算法设计实例第25-30页
     ·基于随机投影的矩阵型最小平方支持向量机——RPMATLSSVM第25-28页
     ·基于随机投影的矩阵模式正则化HO-KASHYAP分类器——RPMATMHKS第28-30页
   ·实验方法与结论分析第30-32页
     ·实验设置第30页
     ·数据集描述第30页
     ·数据集实验结果第30-31页
     ·实验结果的讨论与研究第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第4章 基于多矩阵模式的随机投影的矩阵型分类器第33-41页
   ·引言第33页
   ·矩阵型分类器的矩阵模式依赖问题第33-34页
   ·基于多矩阵模式的随机投影分类器第34-38页
     ·多矩阵模式随机投影最小平方支持向量机———MR-PLSSVM第34-36页
     ·多矩阵模式随机投影正则化HO-KASHYAPS分类MRPMHKS第36-38页
   ·实验方法与结论分析第38-40页
     ·实验设置第38-39页
     ·数据集描述第39页
     ·数据集实验结果第39页
     ·实验结果的讨论与研究第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第5章 应用实例——MRPLSSVM在银行卡交易识别系统中的应用第41-60页
   ·引言第41页
   ·应用简介与架构第41-46页
   ·MRPLSSVM应用方法第46-53页
     ·应用对象介绍第47-49页
     ·数据集设计方法第49-51页
     ·应用输出设置第51-53页
   ·历史交易数据测试第53-59页
     ·实验数据集介绍第54-55页
     ·测试方法与结果第55-58页
     ·测试结果的讨论第58-59页
   ·本章小结第59-60页
第6章 总结与展望第60-61页
参考文献第61-64页
致谢第64页

论文共64页,点击 下载论文
上一篇:基于虚拟化恢复的入侵容忍系统研究
下一篇:图像内容表示及多标签标注算法研究