模糊支持向量机的抗噪性研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 模糊支持向量机与聚类分析 | 第15-25页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 模糊支持向量机 | 第15-20页 |
| 2.2.1 支持向量机 | 第15-17页 |
| 2.2.2 模糊集理论 | 第17-18页 |
| 2.2.3 模糊支持向量机 | 第18-19页 |
| 2.2.4 核函数 | 第19-20页 |
| 2.3 C-均值聚类及模糊C-均值聚类 | 第20-24页 |
| 2.3.1 C-均值聚类 | 第20-22页 |
| 2.3.2 模糊C-均值聚类 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于鲁棒C-均值的模糊支持向量机 | 第25-49页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 鲁棒C-均值算法 | 第25-36页 |
| 3.2.1 鲁棒C-均值的优化目标 | 第25-27页 |
| 3.2.2 鲁棒C-均值的离散求解算法 | 第27-29页 |
| 3.2.3 鲁棒C-均值的连续求解算法 | 第29-36页 |
| 3.2.4 基于鲁棒C-均值的聚类分析 | 第36页 |
| 3.3 核鲁棒C-均值算法 | 第36-42页 |
| 3.3.1 核鲁棒C-均值的优化目标 | 第37页 |
| 3.3.2 核鲁棒C-均值的离散求解算法 | 第37-39页 |
| 3.3.3 核鲁棒C-均值的连续求解算法 | 第39-41页 |
| 3.3.4 基于核鲁棒C-均值的聚类分析 | 第41-42页 |
| 3.4 基于鲁棒C-均值的模糊支持向量机 | 第42-44页 |
| 3.4.1 算法简介 | 第42-44页 |
| 3.4.2 聚类数目选择 | 第44页 |
| 3.5 分类结果比较 | 第44-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于鲁棒正则模糊C-均值的模糊支持向量机 | 第49-63页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 正则模糊C-均值算法 | 第49-54页 |
| 4.2.1 C-均值聚类的模糊表示 | 第49-50页 |
| 4.2.2 K-L信息量简介 | 第50页 |
| 4.2.3 马氏距离简介 | 第50-52页 |
| 4.2.4 正则模糊C-均值算法简介 | 第52-54页 |
| 4.3 鲁棒正则模糊C-均值算法 | 第54-57页 |
| 4.3.1 鲁棒正则模糊C-均值算法 | 第54-56页 |
| 4.3.2 基于鲁棒正则模糊C-均值的聚类分析 | 第56-57页 |
| 4.4 基于鲁棒正则模糊C-均值的模糊支持向量机 | 第57-59页 |
| 4.4.1 算法简介 | 第57-58页 |
| 4.4.2 聚类数目选择 | 第58-59页 |
| 4.5 分类结果比较 | 第59-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于模糊支持向量机的肺部CT图像分割 | 第63-69页 |
| 5.1 引言 | 第63页 |
| 5.2 基于KRCM-FSVM的肺部CT分割算法 | 第63-65页 |
| 5.2.1 分割特征提取 | 第63-64页 |
| 5.2.2 KRCM-FSVM分割算法设计 | 第64-65页 |
| 5.3 肺部CT图像分割结果及比较 | 第65-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
