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基于模式识别的科学数据标记方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 选题研究背景第12-13页
        1.1.1 科学数据概述第12页
        1.1.2 射电数据标记背景第12-13页
    1.2 射电天文数据分析第13-16页
        1.2.1 射电天文数据观测过程第13-14页
        1.2.2 影响数据质量的因素第14-15页
        1.2.3 失真数据标记研究现状第15-16页
    1.3 明安图超宽频谱射电日像仪第16-18页
        1.3.1 相关干涉原理第16-17页
        1.3.2 MUSER系统架构介绍第17-18页
        1.3.3 MUSER观测数据第18页
    1.4 模式识别技术第18-20页
        1.4.1 模式识别系统第18-19页
        1.4.2 模式识别技术的应用现状第19-20页
    1.5 文章组织结构安排第20-21页
    1.6 本章小结第21-22页
第二章 相关技术基础第22-30页
    2.1 MUSER数据标记需求第22页
    2.2 VC维介绍第22-24页
        2.2.1 面向超平面R~n的分散点第22-23页
        2.2.2 VC维理论第23页
        2.2.3 结构风险最小原理第23-24页
    2.3 支持向量机(SVM)方法第24-28页
        2.3.1 SVM分类思想第25-26页
        2.3.2 libsvm介绍第26页
        2.3.3 libsvm的优势第26-27页
        2.3.4 libsvm运作过程第27-28页
    2.4 UV覆盖第28页
    2.5 本章小结第28-30页
第三章 MUSER观测数据准备第30-40页
    3.1 MUSER实验数据采集第30-33页
        3.1.1 MUSER数据处理框架第30-31页
        3.1.2 MUSER数据组成第31-32页
        3.1.3 MUSER可见度数据采集第32-33页
    3.2 数据幅值分析第33-34页
    3.3 样本特征抽取第34-37页
        3.3.1 模式空间特征选择第34-35页
        3.3.2 计算幅值与相位第35-37页
    3.4 MUSER样本数据构造第37-39页
        3.4.1 样本训练集第37-38页
        3.4.2 样本测试集第38-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第四章 基于SVM的数据评估标记模型设计及实现第40-50页
    4.1 系统框架设计第40-41页
    4.2 系统原型实现第41-46页
        4.2.1 核函数选择第41-42页
        4.2.2 数据归一化处理第42-44页
        4.2.3 确定惩罚因子和径向基系数第44-46页
        4.2.4 模型建立过程第46页
    4.3 模型可行性验证第46-49页
        4.3.1 系统开发环境第46-47页
        4.3.2 预测文件优化第47-48页
        4.3.3 可见度数据标记实例第48-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第五章 基于标记模型的应用分析第50-62页
    5.1 模型鲁棒性研究第50-52页
        5.1.1 待分类样本数据选取第50页
        5.1.2 鲁棒性评价指标确定第50-51页
        5.1.3 基于爆发太阳模型的样本数据标记第51页
        5.1.4 基于宁静太阳组模型的样本数据标记第51-52页
        5.1.5 鲁棒性研究小结第52页
    5.2 模型普适性研究第52-55页
        5.2.1 普适性研究需求和方法第52-53页
        5.2.2 样本容量较小时模型性能分析第53页
        5.2.3 增大样本容量后模型性能分析第53-54页
        5.2.4 普适性研究小结第54-55页
    5.3 基于标记模型的故障天线判别分析第55-60页
        5.3.1 故障天线判别思想第55页
        5.3.2 故障天线参考模型第55-56页
        5.3.3 故障天线判别实现分析第56-60页
        5.3.4 故障天线阈值确定第60页
    5.4 本章小结第60-62页
第六章 总结与展望第62-64页
    6.1 全文总结第62-63页
    6.2 未来工作展望第63-64页
致谢第64-66页
参考文献第66-70页
附录A:攻读学位期间发表论文目录第70-72页
附录B:攻读学位其间参与科研项目第72页

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