改进的AP-SVM算法研究及其在字母识别的应用
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文主要内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 支持向量机(SVM) | 第17-35页 |
| 2.1 统计理论基础 | 第17-19页 |
| 2.2 基本原理及基础知识 | 第19-26页 |
| 2.3 主要实现算法 | 第26-32页 |
| 2.4 多分类策略 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 AP聚类算法 | 第35-43页 |
| 3.1 常用聚类算法 | 第35-38页 |
| 3.2 AP聚类 | 第38-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 AP-SVM的改进研究 | 第43-47页 |
| 4.1 改进的AP-SVM的主要思想 | 第43-44页 |
| 4.2 改进的AP-SVM的算法步骤 | 第44-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 实证研究 | 第47-55页 |
| 5.1 识别性能评价准则 | 第47-48页 |
| 5.2 实验研究 | 第48页 |
| 5.3 在字母识别中的应用 | 第48-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与改进 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
