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基于马氏链样本的支持向量机分类算法的推广性能

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 引言第10-13页
    1.1 研究的背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 本文的主要工作及全文组织结构第12-13页
        1.3.1 论文主要内容第12页
        1.3.2 论文章节安排第12-13页
第2章 基于马氏链样本的SVMC算法的泛化性能第13-41页
    2.1 引言第13-14页
    2.2 支持向量机分类算法第14-17页
    2.3 一致遍历马氏链第17-18页
    2.4 基于线性核支持向量机分类算法的泛化性能第18-27页
        2.4.1 引言第18页
        2.4.2 泛化性能的界第18-20页
        2.4.3 主要定理的证明第20-27页
    2.5 基于高斯核支持向量机分类算法的泛化性能第27-41页
        2.5.1 引言第27页
        2.5.2 泛化性能的界第27-31页
        2.5.3 主要定理的证明第31-41页
第3章 基于马氏链样本的线性核SVMC算法的数值实验第41-54页
    3.1 引言第41页
    3.2 马氏采样算法第41-45页
        3.2.1 基于模拟数据的实验结果第42-44页
        3.2.2 基于基准库数据的实验结果第44-45页
    3.3 实验结果第45-47页
    3.4 讨论与比较第47-54页
第4章 基于马氏链样本的高斯核的SVMC的数值实验第54-60页
    4.1 引言第54页
    4.2 马氏采样算法第54-56页
    4.3 实验结果第56-58页
    4.4 讨论与比较第58-60页
第5章 总结与展望第60-62页
    5.1 本文的总结第60页
    5.2 未来的展望第60-62页
参考文献第62-66页
致谢第66页

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