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Contents
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表清单
1绪论
1.1课题研究背景(Research Background)
1.2课题意义描述(Significance Description)
1.3国内外研究现状(Research Current Status)
1.4研究内容与组织结构(Research Contents and Structure)
1.5本章小结(Summary)
2相关基础理论知识2 Basic Theory
2.1粗糙集基础理论(Basic Theory of Rough Set)
2.2 RBF神经网络概述(RBF Neural Network Review)
2.3极速学习机算法概述(Review of Extreme Learning Machine
2.4 RBF神经网络结构优化(Structure Optimization of RBF Neural
2.5本章小结(Summary)
3基于粗糙集的极速学习机预测算法研究
3.1基于粗糙集的ELM算法模型(Algorithm Model of ELM Based
3.2基于粗糙集的 ELM 算法过程(Algorithm Process of ELM
3.3实验分析(Experiment and Analysis)
3.4本章小结(Summary)
4基于小波核函数的极速学习机优化算法研究
4.1基于小波核函数的极速学习机数学模型(Mathematics Model
4.2小波核函数(Wavalet Kernel Function)
4.3基于小波核函数的极速学习机优化算法描述( Algorithm
4.4实验分析(Experiment and Analysis)
4.5本章小结(Summary)
5基于混合核函数的极速学习机优化算法研究
5.1核函数介绍(Introduction of Kernel Function)
5.2基于混合核函数的极速学习机优化算法步骤(Algorithm Steps
5.3实验分析(Experiment Analysis)
5.4本章小结(Summary)
6结论与展望
6.1结论(Conclusions)
6.2展望(Prospects)
参考文献
作者简历
学位论文数据集