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基于半监督多示例的径向基函数网络模型及学习算法研究
中文名称: 基于半监督多示例的径向基函数网络模型及学习算法研究
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论文编号: 4142901收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on RBF Neural Networks Model and Learning Algorithm Based on Semi-Supervied and Multiple-Instance
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 石油工程计算技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 半监督学习 多示例学习 聚类 Hausdorff距离 径向基神经网络 径向基过程神经元网络
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 实际生产生活中的数据集合存在着多样性与不确定性,处理具有多样性的海量数据成为目前机器学习的重点任务(略)半监督多示例机器学习模型及算法的研究将成机器学习理论研究的热点方向. 本文针对半监督多示例问题,首先,在非时序样本空间下,以径向基函数网络与聚类算法为基础,提出一种基于半监督多示例径向基网络的(略)分析了样本空间中的孤立点问题.(略)思想是通过定义一种可以衡量集合间距离的Hausdorff距离,进而在该距离的定义下提出一种基于半监督多(略)法.该算法充分借助已标记多示例样本的先验经验,对无标记样本进行标识,从而探明样本空间在聚类假设下的分布情况,再以Hausdorff距离作为径向基核函数中的泛数,利用径向基网络对整个样本集合进行训练学习,从而达到提高网络训练能力的目的.本文对该算法进行了仿真实验,证明(略) 其次,针对更为一般的时序样本空间,在径向基过程神经元网络、时序聚类算法与遗传算法的基础上,提出了一种基于半监督多示例的径向基过程神经元网络算法.该算法的基本思想是将Hausdorff距离做时空维的扩展,得到一种广义时序的Hausdorff距离,进而得到时序半监督...
There is too much diversity and uncertainty in (omitted)f actual productive lifestyles, dealing with diversity and vast amounts of data become the focus of prese(omitted) learning tasks. So, the models and algorithms of machine learning base o(omitted)ervised and multi-instance (omitted)e a hotspot research direction. Firstly, aiming at th(omitted) of semi-supervised and multi-instance, a training algorithm of RBF neural network based on semi-supervised and multi-instance was proposed in this paper,...
目录:
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第10-13页
  ·选题目的及意义第10页
  ·半监督学习的提出与发展第10-11页
  ·多示例学习的现状第11-12页
  ·本文主要研究的内容第12-13页
第2章 半监督多示例的机器学习的相关研究第13-20页
  ·数据的相似度第13-14页
  ·基于聚类假设的半监督学习第14-17页
    ·聚类假设第14页
    ·常用聚类算法第14-16页
    ·半监督聚类第16-17页
  ·多示例学习第17-19页
    ·轴平行矩形算法第18页
    ·多样性密度算法第18-19页
    ·EM_DD 算法第19页
  ·本章小结第19-20页
第3章 基于半监督多示例的径向基神经网络模型及算法第20-30页
  ·径向函数基神经网络第20-22页
    ·径向基神经元模型第20-21页
    ·径向基神经元网络结构第21页
    ·径向基神经元网络学习算法第21-22页
  ·基于半监督多示例的径向基神经元神经元网络第22-28页
    ·包间距离的测量第22-23页
    ·基于半监督多示例径向基网络结构第23-24页
    ·基于Hausdorff 距离的半监督多示例聚类算法第24-25页
    ·孤立点分析第25-26页
    ·基于半监督多示例的径向基网络学习算法第26-28页
  ·仿真实验第28-29页
  ·本章小结第29-30页
第4章 基于半监督多示例径向基过程神经网络模型及算法第30-43页
  ·一般过程神经元网络第30-31页
    ·过程神经元第30页
    ·过程神经元网络第30-31页
  ·径向基过程神经元网络第31-34页
    ·径向基过程神经元第31-32页
    ·径向基过程神经元网络结构第32页
    ·径向基过程神经元网络学习算法第32-34页
  ·基于半监督多示例的径向基过程神经元网络第34-41页
    ·广义时序样本包间距离的测量第34-35页
    ·基于半监督多示例的径向基过程神经元第35-36页
    ·基于半监督多示例的径向基过程神经网络结构第36-37页
    ·基于广义Hausdorff 距离的半监督多示例的时序聚类算法第37-38页
    ·时序孤立点分析第38页
    ·基于半监督多示例的径向基过程神经网络学习算法第38-40页
    ·基于遗传算法的半监督多示例径向基过程神经网络学习算法第40-41页
  ·仿真实验第41-42页
  ·本章小结第42-43页
第5章 半监督多示例径向基过程神经网络的并行训练算法第43-50页
  ·MPI 与OpenMP 编程技术第43页
  ·并行计算算法性能评价标准第43-45页
  ·基于MPI 与OpenMP 的半监督多示例径向基过程神经网络原理第45-47页
  ·仿真实验第47-49页
  ·本章小结第49-50页
本文总结与展望第50-51页
参考文献第51-55页
发表文章目录第55-56页
致谢第56-57页
详细摘要第57-68页
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