基于ELM协同训练的相关反馈
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·基于内容的图像检索 | 第10-11页 |
| ·人工神经网络 | 第11-12页 |
| ·半监督学习 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 基于内容的图像检索中的相关反馈 | 第14-25页 |
| ·基于内容的图像检索 | 第14-18页 |
| ·基本概念 | 第14-16页 |
| ·系统评价标准 | 第16-18页 |
| ·相关反馈基本知识 | 第18-20页 |
| ·基本概念 | 第18-19页 |
| ·设计相关反馈时需要考虑的问题 | 第19-20页 |
| ·相关反馈算法 | 第20-24页 |
| ·Rocchio 算法 | 第20-22页 |
| ·基于支持向量机的相关反馈 | 第22-23页 |
| ·基于前馈神经网络的相关反馈 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于协同训练的半监督极限学习机 | 第25-33页 |
| ·极限学习机 | 第25-27页 |
| ·半监督方法概述 | 第27-29页 |
| ·自学习 | 第27页 |
| ·协同训练 | 第27-28页 |
| ·Tri-Training | 第28-29页 |
| ·Co-Forest | 第29页 |
| ·基于协同训练的半监督 ELM | 第29-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-32页 |
| ·实验结果 | 第31页 |
| ·实验结果分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于半监督 ELM 相关反馈的 CBIR | 第33-45页 |
| ·图像低层特征 | 第33-38页 |
| ·颜色特征 | 第33-35页 |
| ·纹理特征 | 第35-37页 |
| ·形状特征 | 第37-38页 |
| ·基于半监督 ELM 相关反馈的 CBIR | 第38-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 结论与展望 | 第45-46页 |
| ·本文研究内容总结 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第51页 |
