致谢 | 第1-9页 |
摘要 | 第9-10页 |
Abstract | 第10-15页 |
第一章 绪论 | 第15-23页 |
·研究背景 | 第15-19页 |
·神经网络分类器概述 | 第15-16页 |
·机器学习 | 第16-17页 |
·机器学习方法与分类器设计 | 第17-19页 |
·本论文的研究目的与内容 | 第19-23页 |
·研究目的和内容 | 第19页 |
·研究方法与成果 | 第19-20页 |
·论文组织与结构 | 第20-23页 |
第二章 神经网络分类器的设计与机器学习方法 | 第23-55页 |
·神经网络分类器的设计过程 | 第23-36页 |
·样本的采集与标记 | 第23-24页 |
·分类器与分类特征 | 第24-28页 |
·分类器的结构设计 | 第28-32页 |
·分类器的训练测试与性能评价 | 第32-35页 |
·分类器设计过程中的一些实际问题 | 第35-36页 |
·机器学习及新的研究方法简介 | 第36-50页 |
·机器学习的相关学科背景 | 第36-37页 |
·机器学习的发展历程及面临问题 | 第37-39页 |
·机器学习方法及最新研究进展 | 第39-41页 |
·流形及流形机器学习 | 第41-46页 |
·主动与半监督机器学习 | 第46-50页 |
·本章小结 | 第50-51页 |
参考文献 | 第51-55页 |
第三章 基于低维参数空间估计的分类器结构设计 | 第55-77页 |
·分类器的结构复杂度和泛化性能 | 第55-62页 |
·神经网络的结构优化与泛化性能提高 | 第55-57页 |
·基于结构优化的隐节点分组设计准则 | 第57-60页 |
·隐节点分组设计准则中的关键问题 | 第60-62页 |
·基于低维参数空间的分类器分组设计 | 第62-69页 |
·低维参数空间维数与样本子空间划分 | 第62-64页 |
·低维参数空间维数指导网络结构设计的理论基础 | 第64-65页 |
·利用Sammons系数估计低维参数空间维数的原理 | 第65-69页 |
·实验设计与结果分析 | 第69-71页 |
·代表性样本脸的确定 | 第69-70页 |
·样本集大小对低维参数空间维数的影响 | 第70页 |
·低维参数空间维数与BP网络分类器结构设计 | 第70-71页 |
·低维参数空间维数与模糊神经网络分类器设计 | 第71页 |
·本章小结 | 第71-73页 |
参考文献 | 第73-77页 |
第四章 模糊神经网络设计中的样本主动学习准则 | 第77-97页 |
·主动学习的主要原理与方法 | 第77-84页 |
·主动学习与被动学习 | 第77-78页 |
·主动学习算法与样本选择准则 | 第78-80页 |
·多层感知器的主动学习算法 | 第80-83页 |
·支持向量机的主动学习算法 | 第83-84页 |
·模糊神经网络的主动学习算法研究 | 第84-91页 |
·模糊最小—最大神经网络的网络结构 | 第84-86页 |
·模糊最小—最大神经网络的的学习算法 | 第86-87页 |
·模糊最小—最大神经网络的主动学习算法 | 第87-88页 |
·样本主动选择算法(一)——最小—最大边界法 | 第88-89页 |
·样本主动选择算法(二)——确定样本的不确定阈值法 | 第89-90页 |
·FMMNN的主动学习算法流程 | 第90-91页 |
·实验设计与分析 | 第91-94页 |
·模糊神经网络的主动学习策略实验 | 第92-93页 |
·网络参数对主动学习策略的影响实验 | 第93-94页 |
·本章小结 | 第94-95页 |
参考文献 | 第95-97页 |
第五章 基于标记与未标记样本的模糊分类器设计 | 第97-113页 |
·模糊最小—最大神经网络分类器 | 第97-99页 |
·标记与未标记样本的半监督学习 | 第99-100页 |
·非刻度—多维度收缩原理(n-MDS) | 第100-103页 |
·基于n-MDS模糊神经网络分类器(OFMMN) | 第103-108页 |
·OFMMN的网络结构原理 | 第103-105页 |
·OFMMN模型的基本定义 | 第105-106页 |
·OFMMN模型的学习算法 | 第106-108页 |
·实验设计与结果分析 | 第108-110页 |
·OFMMN模型的结构优化实验 | 第108-109页 |
·OFMMN模型的分类性能实验 | 第109-110页 |
·本章小结 | 第110-111页 |
参考文献 | 第111-113页 |
第六章 总结与展望 | 第113-115页 |
·主要工作与创新点 | 第113-114页 |
·进一步的研究工作 | 第114-115页 |
攻读博士学位期间发表论文及参加科研情况 | 第115-116页 |
攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第116页 |