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论文说明:图表目录、缩略词
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第一章绪论
1.1课题研究的背景与意义
1.2国内外研究现状
1.3本文的研究内容与组织结构
第二章基于连续特征自组织学习的神经网络树设计研究
2.1引言
2.2神经网络树模型
2.2.1决策树的构建
2.2.2神经网络树的结构
2.3基于连续特征自组织学习的神经网络树设计
2.3.1连续特征自组织学习
2.3.2基于特征自组织学习的神经网络树构建
2.3.3实验结果与分析
2.4 SFL-NNT在入侵检测中的应用
2.4.1入侵检测模型和方法概述
2.4.2基于SFL-NNT的入侵检测应用
2.5本章小结
第三章基于混淆交叉的支撑向量机树设计研究
3.1引言
3.2支撑向量机模型
3.2.1支撑向量机原理
3.2.2多分类支撑向量机
3.3基于混淆交叉的支撑向量机树模型(CSVMT)设计
3.3.1支撑向量机树模型结构
3.3.2混淆交叉
3.3.3基于混淆交叉的支撑向量机树模型学习算法
3.4实验结果与分析
3.5本章小结
第四章基于有监督局部线性嵌入的支撑向量机树设计研究
4.1引言
4.2局部线性嵌入
4.2.1 LLE算法
4.2.2 LLE参数优化
4.2.3有监督局部线性嵌入算法
4.3基于SLLE的CSVMT模型设计
4.3.1基于全局SLLE特征学习的CSVMT模型设计
4.3.2基于当前中间节点SLLE特征学习的CSVMT模型设计
4.4实验结果与分析
4.5本章小结
第五章基于边界敏感度特征选择的支撑向量机树设计研究
5.1引言
5.2特征选择
5.2.1特征选择与分类学习算法
5.2.2基于最大输出信息的特征选择方法
5.2.3基于分类边界敏感度的特征选择方法
5.3基于特征选择的支撑向量机模型(FS-CSVMT)构建
5.4实验结果与分析
5.5本章小结
第六章基于混淆交叉支撑向量机树的面部表情自动识别应用研究
6.1引言
6.2面部表情数据预处理
6.3特征抽取
6.4基于支撑向量机树学习模型的面部表情自动识别应用
6.4.1 CSVMT在面部表情自动识别中的应用结果与分析
6.4.2 SLLE-CSVMT和FS-CSVMT模型在面部表情识别中的应用结果与分析
6.5本章小结
第七章总结与展望
7.1本文的主要研究成果
7.2课题研究展望
致谢
参考文献
作者在攻读博士学位期间公开发表的论文
作者在攻读博士期间参加的科研项目