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机器学习及其神经网络分类器优化设计

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

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