局部核分类器及其在脉象分类中的应用

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章 绪论	第10-18页
·课题背景及研究的目的和意义	第10-13页
·课题背景	第10-12页
·研究的目的和意义	第12-13页
·国内外研究现状	第13-16页
·kNNSVM	第14页
·Mag Kmeans	第14-15页
·脉象客观化研究	第15-16页
·本文的主要研究内容	第16-18页
第2章 相关技术与方法	第18-32页
·引言	第18页
·k-近邻算法	第18-19页
·支持向量机	第19-22页
·k NNSVM	第22-23页
·局部核分类器	第23-31页
·覆盖树	第23-25页
·实现方法	第25-31页
·本章小结	第31-32页
第3章 自适应加权融合方法	第32-44页
·引言	第32页
·局部核分类器的方法讨论	第32-33页
·自适应加权融合方法的详细设计	第33-37页
·融合方法	第33-34页
·权重的设计	第34-37页
·参数分析	第37页
·实验结果及分析	第37-42页
·本章小结	第42-44页
第4章 局部核分类器方法在脉象分类上的应用	第44-55页
·引言	第44页
·脉象数据来源	第44-47页
·参数对分类效果影响的研究	第47-50页
·实验结果及分析	第50-53页
·两类问题	第50-51页
·多类问题	第51-53页
·本章小结	第53-55页
结论	第55-57页
参考文献	第57-62页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果	第62-64页
致谢	第64页