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目录
第1章 绪 论
1.1 课题背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文研究内容及创新点
1.4 本文组织结构
第2章 可拒绝模式分类基础
2.1 可拒绝模式分类数学模型
2.2 可拒绝模式分类衡量指标
2.3 基于概率密度估计的可拒绝模式分类
2.4 基于边界的可拒绝模式分类
2.5 基于重建思想的可拒绝模式分类
2.6 本章小结
第3章 基于SRM自组织多区域覆盖的可拒绝近邻分类算法
3.1 引言
3.2 可拒绝近邻分类系统组成
3.3 可拒绝近邻分类系统模型
3.4 实验仿真
3.5 本章小结
第4章 基于稀疏表示结合流形子空间覆盖的可拒绝分类算法
4.1 引言
4.2 稀疏表示结合流形子空间覆盖的可拒绝分类系统组成
4.3 稀疏表示结合流形子空间覆盖的可拒绝分类模型
4.4 实验仿真
4.5 本章小结
第5章 基于区分性投影结合最小L1超球覆盖的可拒绝分类算法
5.1 引言
5.2 区分性投影结合最小L1超球覆盖可拒绝分类系统
5.3 区分性特征投影
5.4 区分性投影结合最小L1超球覆盖的可拒绝分类模型
5.5 实验仿真
5.6 本章小结
第6章 基于高维空间最小生成树覆盖模型的可拒绝分类算法
6.1 引言
6.2 基于最小生成树覆盖模型的可拒绝分类系统组成
6.3 基于最小生成树覆盖的拒识层模型
6.4 数据场综合策略判别层模型
6.5 实验仿真
6.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢
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