特征提取的核方法与非线性多核学习的研究

摘要	第1-9页
Abstract	第9-13页
第1章 核方法的研究背景和研究现状	第13-21页
·研究背景	第13-14页
·研究现状	第14-15页
·核方法概述	第15-18页
·内积空间	第16-17页
·核的定义	第17页
·核的性质	第17-18页
·常用的核	第18页
·核矩阵	第18-19页
·本文的内容及组织结构	第19-21页
第2章 脑电信号特征提取的极能差与核极能差方法	第21-41页
·脑电信号概述	第21-23页
·脑电信号特征提取的传统方法	第23-25页
·极能差对脑电信号进行特征提取	第25-34页
·极能差提取单源脑电信号特征	第26-27页
·极能差提取多源脑电信号特征	第27-31页
·极能差提取脑电信号特征的实验与结果	第31-34页
·核极能差对脑电信号进行特征提取	第34-41页
·核极能差提取单源脑电信号特征	第35-37页
·核极能差提取多源脑电信号特征	第37-41页
第3章 非线性多核学习支持向量机	第41-60页
·背景介绍	第41-42页
·支持向量机	第42-46页
·硬间隔支持向量机	第44-45页
·软间隔支持向量机	第45-46页
·线性多核学习	第46-47页
·基于支持向量机的非线性多核学习及优化	第47-60页
·基于非线性多核组合的硬间隔支持向量机	第49-50页
·基于非线性多核组合的软间隔支持向量机	第50页
·非线性多核组合的优化	第50-56页
·实验与结果	第56-60页
第4章 总结	第60-62页
参考文献	第62-65页
致谢	第65-66页
攻读硕士学位期间参与的项目及发表的学术论文	第66页