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基于深度学习的模式识别算法优化研究
目录
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1概念简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2深度学习发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
模式识别技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.1目前模式识别技术的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.2模式识别在各个领域的具体应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
深度学习在模式识别中的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.1深度学习模型的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.2深度学习在模式识别任务上的表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
基于深度学习的模式识别算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
5.1主要的深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
5.2典型的深度学习算法实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
原始数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
6.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
6.2特征选择和提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
模糊综合评判法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
7.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
7.2方法原理及步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
集成学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
8.1合并学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
8.2组合学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
模块化设计思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
9.1模块化设计的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
9.2实现模块化的策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
算法优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
10.1参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
10.2训练集的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
10.3测试集的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
11.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
11.2实验数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
11.3实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
12.1性能指标评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
12.2实验结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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