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中图分类号：TP391 论文编号：1028704 04-0001 学科分类号：080202

博(硕)士学位论文

基于核的联想记忆及聚类算法

的研究与应用

研究生姓名 学科、专业 研究方向 指导教师 ××× ×××××× ×××××××× ××× 教授

。。。。。。。。。。。大学

研究生院 ×××学院

二ОО四年五月

Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

The Graduate School

College of Information Science and Technology

Research on Kernel-Based Associative Memories,Clustering Algorithms and their

Applications

A Thesis in

Computer Science and Technology Engineering

by

××××

Advised by

Prof. ××××

Submitted in Partial Fulfillment

of the Requirements

for the Degree of

Doctor of Philosophy (Master of Engineering)

February, 2004

承诺书

本人声明所呈交的博士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

本人授权。。。。。。。。大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。

（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）

作者签名：

日 期：

南京航空航天大学博士学位论文

摘 要

目前，支持向量机算法（SVMs）在模式识别、图像处理以及生物信息学等很多领域中都已经获得了非常成功的应用。

………………

两种算法均能有效地解决医学图像中固有的含噪声以及灰度不均匀性等问题，从而取得较好的图像分割结果。

关键词：核方法，支持向量机，……

I

基于核的联想记忆及聚类算法的研究与应用

ABSTRACT

At present, ……

Most of the ……

Keywords:

II Kernel method, support vector machine,……

南京航空航天大学博士学位论文

目 录

第一章 绪论 .......................................................................................................................................... 1

1.1 引言 ............................................................................................................................................ 1

1.1.1学习的定义 ....................................................................................................................... 1

1.1.2三种学习方式 ................................................................................................................... 1

1.1.3学习问题研究的四个阶段 ............................................................................................... 1

1.2 基于核的学习............................................................................................................................. 1

1.2.1核方法的实质 ................................................................................................................... 1 …………

参考文献 ................................................................................................................................................ 2

致 谢 ...................................................................................................................................................... 3

在学期间的研究成果及发表的学术论文 ............................................................................................ 4

附录 ........................................................................................................................................................ 4

III

基于核的联想记忆及聚类算法的研究与应用

图表清单

图1.1 监督学习的块图表……………………………………………………………………………2 图1.2 增强学习的块图表……………………………………………………………………………2 图1.3 无监督学习的块图表…………………………………………………………………………2 图1.4 Cover模式可分性定理的一个示例 …………………………………………………………5 …………

表4.1 Lena和Goldhill图像的基于IeBAM的渐进压缩结果……………………………………44 …………

IV

南京航空航天大学博士学位论文

注释表

A,A0 状态方程矩阵

重心到前轴的距离 e ec

F() 误差绝对值 误差变化率 多项式 a a0,a1,a2,a3 多项式系数

ac0

as1,as0

ay

ayc

a0,a1,a2,a3

B,B0,B1

Bw1,Bw2

b

b0,b1,b2,b3

bm

加速度变量 连轴器及传动轴简化模型传递系数 横向加速度 横向加速度极限值 多项式系数 状态方程矩阵 状态方程矩阵 重心到后轴的距离 多项式系数 电机阻尼比系数 Fi,i FX FY fb fbi,fci G g H H(j) h hr Fadeev递归算法中间变量 汽车总制动力 汽车总侧向力 轮胎制动力 各轮制动力和侧偏力 状态方程矩阵 重力加速度 汽车重心高度 频响函数 汽车重心到侧倾中心的距离 汽车侧倾中心高度

V

南京航空航天大学博士学位论文

第一章 绪论

1.1 引言（一级标题）

人……

基于……

1.1.1学习的定义（二级标题）

由于

1.1.2三种学习方式

1.2 基于核的学习

1.2.1核方法的实质

可以从如下几个方面来理解核代入方法的实质：

 首先，由T. M. Cover的模式可分性定理可以知道，一个复杂的模式分类问题映射到高

维空间后，会比在低维空间里更容易变得线性可分。（A complex pattern classification problem cast in a high-dimensional space nonlinearly is more likely to be linearly separable than in a low-dimensional space.）[1]。图1.4给出了一个低维空间中的非线性问题映射到高维空间后变成线性问题的一个示例。

1.2.2典型的基于核的学习算法

1.2.3核学习算法的应用

1.3 本文的主要研究工作

1.4 本文的内容安排

………

………

1

基于核的联想记忆及聚类算法的研究与应用

参考文献

几种主要参考文献著录表的格式为：

连续出版物：［序号］作者.文题.刊名,年,卷号(期号):起~止页码.

专译著：［序号］作者.书名(译者).出版地:出版者,出版年:起~止页码.

论文集：［序号］作者.文题.编者,文集名,出版地:出版者,出版年:起~止页码.

学位论文：［序号］姓名.文题,[××学位论文].授予单位所在地:授予单位,授予年. 专利：［序号］申请者.专利名,国名,专利文献种类,专利号,出版日期.

技术标准：［序号］发布单位,技术标准代号,技术标准名称,出版地:出版者,出版日期.

2

南京航空航天大学博士学位论文

致 谢

本文是对我攻读博士学位期间研究工作的一个总结。首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授，本论文的大部分研究工作都是在他的直接指导下完成的。……

3

基于核的联想记忆及聚类算法的研究与应用

在学期间的研究成果及发表的学术论文

攻读博士学位期间发表（录用）论文情况

1. Zhang Daoqiang, Chen Songcan. A novel multi-valued BAM model with improved

error-correcting capability. Journal of Electronics, 2003, 20(3):220~223.

……

攻读博士学位期间参加科研项目情况

……

4

南京航空航天大学博士学位论文 附录 ╳╳╳╳╳╳╳╳

……

5

中图分类号：TP391 论文编号：1028704 04-0001 学科分类号：080202

博(硕)士学位论文

基于核的联想记忆及聚类算法

的研究与应用

研究生姓名 学科、专业 研究方向 指导教师 ××× ×××××× ×××××××× ××× 教授

。。。。。。。。。。。大学

研究生院 ×××学院

二ОО四年五月

Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

The Graduate School

College of Information Science and Technology

Research on Kernel-Based Associative Memories,Clustering Algorithms and their

Applications

A Thesis in

Computer Science and Technology Engineering

by

××××

Advised by

Prof. ××××

Submitted in Partial Fulfillment

of the Requirements

for the Degree of

Doctor of Philosophy (Master of Engineering)

February, 2004

承诺书

本人声明所呈交的博士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。

本人授权。。。。。。。。大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。

（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）

作者签名：

日 期：

南京航空航天大学博士学位论文

摘 要

目前，支持向量机算法（SVMs）在模式识别、图像处理以及生物信息学等很多领域中都已经获得了非常成功的应用。

………………

两种算法均能有效地解决医学图像中固有的含噪声以及灰度不均匀性等问题，从而取得较好的图像分割结果。

关键词：核方法，支持向量机，……

I

基于核的联想记忆及聚类算法的研究与应用

ABSTRACT

At present, ……

Most of the ……

Keywords:

II Kernel method, support vector machine,……

南京航空航天大学博士学位论文

目 录

第一章 绪论 .......................................................................................................................................... 1

1.1 引言 ............................................................................................................................................ 1

1.1.1学习的定义 ....................................................................................................................... 1

1.1.2三种学习方式 ................................................................................................................... 1

1.1.3学习问题研究的四个阶段 ............................................................................................... 1

1.2 基于核的学习............................................................................................................................. 1

1.2.1核方法的实质 ................................................................................................................... 1 …………

参考文献 ................................................................................................................................................ 2

致 谢 ...................................................................................................................................................... 3

在学期间的研究成果及发表的学术论文 ............................................................................................ 4

附录 ........................................................................................................................................................ 4

III

基于核的联想记忆及聚类算法的研究与应用

图表清单

图1.1 监督学习的块图表……………………………………………………………………………2 图1.2 增强学习的块图表……………………………………………………………………………2 图1.3 无监督学习的块图表…………………………………………………………………………2 图1.4 Cover模式可分性定理的一个示例 …………………………………………………………5 …………

表4.1 Lena和Goldhill图像的基于IeBAM的渐进压缩结果……………………………………44 …………

IV

南京航空航天大学博士学位论文

注释表

A,A0 状态方程矩阵

重心到前轴的距离 e ec

F() 误差绝对值 误差变化率 多项式 a a0,a1,a2,a3 多项式系数

ac0

as1,as0

ay

ayc

a0,a1,a2,a3

B,B0,B1

Bw1,Bw2

b

b0,b1,b2,b3

bm

加速度变量 连轴器及传动轴简化模型传递系数 横向加速度 横向加速度极限值 多项式系数 状态方程矩阵 状态方程矩阵 重心到后轴的距离 多项式系数 电机阻尼比系数 Fi,i FX FY fb fbi,fci G g H H(j) h hr Fadeev递归算法中间变量 汽车总制动力 汽车总侧向力 轮胎制动力 各轮制动力和侧偏力 状态方程矩阵 重力加速度 汽车重心高度 频响函数 汽车重心到侧倾中心的距离 汽车侧倾中心高度

V

南京航空航天大学博士学位论文

第一章 绪论

1.1 引言（一级标题）

人……

基于……

1.1.1学习的定义（二级标题）

由于

1.1.2三种学习方式

1.2 基于核的学习

1.2.1核方法的实质

可以从如下几个方面来理解核代入方法的实质：

 首先，由T. M. Cover的模式可分性定理可以知道，一个复杂的模式分类问题映射到高

维空间后，会比在低维空间里更容易变得线性可分。（A complex pattern classification problem cast in a high-dimensional space nonlinearly is more likely to be linearly separable than in a low-dimensional space.）[1]。图1.4给出了一个低维空间中的非线性问题映射到高维空间后变成线性问题的一个示例。

1.2.2典型的基于核的学习算法

1.2.3核学习算法的应用

1.3 本文的主要研究工作

1.4 本文的内容安排

………

………

1

基于核的联想记忆及聚类算法的研究与应用

参考文献

几种主要参考文献著录表的格式为：

连续出版物：［序号］作者.文题.刊名,年,卷号(期号):起~止页码.

专译著：［序号］作者.书名(译者).出版地:出版者,出版年:起~止页码.

论文集：［序号］作者.文题.编者,文集名,出版地:出版者,出版年:起~止页码.

学位论文：［序号］姓名.文题,[××学位论文].授予单位所在地:授予单位,授予年. 专利：［序号］申请者.专利名,国名,专利文献种类,专利号,出版日期.

技术标准：［序号］发布单位,技术标准代号,技术标准名称,出版地:出版者,出版日期.

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南京航空航天大学博士学位论文

致 谢

本文是对我攻读博士学位期间研究工作的一个总结。首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授，本论文的大部分研究工作都是在他的直接指导下完成的。……

3

基于核的联想记忆及聚类算法的研究与应用

在学期间的研究成果及发表的学术论文

攻读博士学位期间发表（录用）论文情况

1. Zhang Daoqiang, Chen Songcan. A novel multi-valued BAM model with improved

error-correcting capability. Journal of Electronics, 2003, 20(3):220~223.

……

攻读博士学位期间参加科研项目情况

……

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南京航空航天大学博士学位论文 附录 ╳╳╳╳╳╳╳╳

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