导读:本文包含了单分类器论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多分类器融合,混淆矩阵,Kappa系数,精度
单分类器论文文献综述
牛明昂,王强,崔希民,赵康年,柴鹏辉[1]（2016）在《多分类器融合与单分类器影像分类比较研究》一文中研究指出针对单一分类器的不足,文中采用最短距离分类器、马氏距分类器、K-均值分类器对多光谱遥感影像进行分类,并在测量级的融合方法下进行多种分类器融合分类实验,最后采用混淆矩阵进行分类结果精度评价。实验结果表明:多分类器融合的遥感影像分类方法在精度上高于单一分类器分类。(本文来源于《矿山测量》期刊2016年04期）
陈斌,李斌,冯爱民,潘志松[2]（2008）在《基于支撑域的单分类器和密度估计的本质关系(英文)》一文中研究指出单类支持向量机和支持向量数据描述是两种流行的基于支撑域的单分类器。为揭示采用高斯核后他们与密度估计之间的关系,首先将基于支撑域的单分类器统一到密度估计的框架下;其次证明了基于支撑域的单分类器诱导的密度估计和真实密度一致,同时也能减小积分平方误差。最后通过人工数据集实验验证了上述关系。(本文来源于《Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics》期刊2008年04期）
徐莹莹[3]（2007）在《使用表单分类器识别特定领域的深度网入口》一文中研究指出为了能够索引深度网中的海量资源,同时克服传统搜索引擎的问题,本文构建了一个表单分类器,用来识别特定领域的深度网入口,并使用它指导爬行。表单分类器主要包括两部分:首先,识别深度网入口,本文充分利用表单的结构信息作为特征向量,并通过比较选出决策树C4.5作为分类算法,在训练集上使用10折交叉验证,准确率为97.5062 %;然后,对深度网入口分类,即判断深度网入口是否与选定的主题相关,本文有选择的提取表单中的文本信息建立文档向量,通过比较选出支持向量机(SVM)作为分类算法,在训练集上用10折交叉验证,在选择的4个类别中,准确率均为90%以上。将该表单分类器用于测试集上得到的准确率为94.5455%。本文最后提出了特定领域的深度网入口爬行框架。以airfare为例,在表单分类器的指导下,该爬行程序的收获比为80.198%。因此,此表单分类器可应用于网络中识别特定领域的深度网入口。(本文来源于《吉林大学》期刊2007-04-01）
王先梅,林子钰[4]（2006）在《基于HMM的脱机手写大写金额识别中的单分类器性能分析》一文中研究指出以无约束脱机手写大写金额识别为研究对象,构建各种基于HMM的单分类器．为了考察不同特征对分类的影响,每个单分类器均使用一种单独的特征．通过对自行收集的样本库进行测试,得到了各种单分类器对脱机手写大写金额的识别性能,并进行了比较．实验结果表明,笔划密度特征、租外围特征以及方向线素特征的识别性能较优, 单分类器的识别率均在93％以上,而且对各个模式类的识别率也较高．(本文来源于《2006中国控制与决策学术年会论文集》期刊2006-07-01）
单分类器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
单类支持向量机和支持向量数据描述是两种流行的基于支撑域的单分类器。为揭示采用高斯核后他们与密度估计之间的关系,首先将基于支撑域的单分类器统一到密度估计的框架下;其次证明了基于支撑域的单分类器诱导的密度估计和真实密度一致,同时也能减小积分平方误差。最后通过人工数据集实验验证了上述关系。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
单分类器论文参考文献
[1].牛明昂,王强,崔希民,赵康年,柴鹏辉.多分类器融合与单分类器影像分类比较研究[J].矿山测量.2016
[2].陈斌,李斌,冯爱民,潘志松.基于支撑域的单分类器和密度估计的本质关系(英文)[J].TransactionsofNanjingUniversityofAeronautics&Astronautics.2008
[3].徐莹莹.使用表单分类器识别特定领域的深度网入口[D].吉林大学.2007
[4].王先梅,林子钰.基于HMM的脱机手写大写金额识别中的单分类器性能分析[C].2006中国控制与决策学术年会论文集.2006