基于核与软计算方法的模式分析
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| ·模式分析的研究背景 | 第14-15页 |
| ·基于核方法的模式分析 | 第15-19页 |
| ·核方法概述 | 第15-16页 |
| ·支持向量机 | 第16-19页 |
| ·软计算的研究方法 | 第19-23页 |
| ·神经网络 | 第19-20页 |
| ·模糊逻辑 | 第20-22页 |
| ·粗糙集理论 | 第22页 |
| ·遗传算法 | 第22-23页 |
| ·本文主要研究内容、方法和创新点 | 第23-25页 |
| ·本文结构安排 | 第25-26页 |
| 第二章 基于核方法的特征分析 | 第26-47页 |
| ·核的定义与正定性质 | 第26-29页 |
| ·线性特征分析方法 | 第29-37页 |
| ·主成分分析 | 第30-33页 |
| ·Fisher线性判别分析 | 第33-37页 |
| ·核主成分分析 | 第37-40页 |
| ·核主成分分析算法 | 第38-40页 |
| ·核主成分分析特性 | 第40页 |
| ·KDA特征分析 | 第40-41页 |
| ·KPL特征分析 | 第41-43页 |
| ·实验 | 第43-46页 |
| ·实验数据 | 第43-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于核方法的流形学习 | 第47-72页 |
| ·流形学习概述 | 第48-50页 |
| ·流形 | 第49页 |
| ·流形学习的定义 | 第49-50页 |
| ·几种流形学习算法 | 第50-58页 |
| ·等距映射算法 | 第50-52页 |
| ·局部线性嵌入算法 | 第52-56页 |
| ·Laplacian特征映射算法 | 第56-57页 |
| ·流形学习的讨论 | 第57-58页 |
| ·基于核的流形学习 | 第58-64页 |
| ·基于核方法的等距特征映射算法 | 第58-60页 |
| ·基于核方法的局部线性嵌入算法 | 第60-64页 |
| ·实验 | 第64-71页 |
| ·MINST手写数字字符识别实验 | 第64-66页 |
| ·MIT-BIH心律失常标准数据识别实验 | 第66-68页 |
| ·HIV-1蛋白酶切割位点序列分析实验 | 第68-69页 |
| ·SRBCT数据集 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 基于模糊理论的支持向量机 | 第72-95页 |
| ·支持向量机概述 | 第73-79页 |
| ·最优超平面 | 第73-75页 |
| ·广义最优超平面与核函数 | 第75-78页 |
| ·支持向量机 | 第78-79页 |
| ·模糊支持向量机 | 第79-84页 |
| ·模糊支持向量机 | 第80-81页 |
| ·改进的模糊支持向量机 | 第81-84页 |
| ·实验 | 第84页 |
| ·基于模糊核的支持向量机 | 第84-89页 |
| ·模糊核 | 第84-87页 |
| ·基于模糊核的支持向量机算法描述 | 第87-88页 |
| ·实验 | 第88-89页 |
| ·基于模糊聚类优化的支持向量机 | 第89-93页 |
| ·模糊C-聚类 | 第90-91页 |
| ·基于FCM优化的支持向量机 | 第91-93页 |
| ·实验 | 第93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 第五章 软计算与核方法的融合算法 | 第95-116页 |
| ·基于SVM优化的模糊推理系统 | 第95-98页 |
| ·模糊推理系统 | 第95-96页 |
| ·SVM优化模糊推理系统 | 第96-98页 |
| ·基于软计算的SVM参数选择 | 第98-107页 |
| ·支持向量机参数 | 第99-101页 |
| ·基于模糊评估的SVM参数选取 | 第101-103页 |
| ·基于神经网络的SVM参数选择 | 第103-105页 |
| ·基于遗传算法的SVM参数选择 | 第105-107页 |
| ·软计算的融合算法 | 第107-114页 |
| ·模糊神经网络 | 第107-109页 |
| ·基于粗糙集理论的属性约简 | 第109-111页 |
| ·遗传-粗糙算法优化模糊神经网络 | 第111-114页 |
| ·实验 | 第114页 |
| ·本章小结 | 第114-116页 |
| 第六章 总结与展望 | 第116-118页 |
| ·本文总结 | 第116-117页 |
| ·展望 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-129页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第129-130页 |
