论文标题: | 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究 | ||
论文摘要: | 摘要: 本文论述了基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究在当前一些问题,了解论文基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究背景,本文从论文角度/方向/领域进行关于基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究的研究; 针对基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究问题/现象,从基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究方面,利用基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究方法进行研究。目的: 研究基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究目的、范围、重要性;方法: 采用基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究手段和方法;结果: 完成了基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究工作取得的数据和结果; 结论: 得出基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究的重要结论及主要观点,论文的新见解。 [关键词]:基于DF;基于DFL的自主;法及应用研究 |
||
论文目录: | 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究目录(参考) 中文摘要 Abstract 目录 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究引言/绪论 …………………………………………1 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究选题背景 …………………………………………1 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究选题意义 …………………………………………1 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究选题依据 …………………………………………1 第一章 问题的提出……………… …………… 2 1.1国内外研究现状…………… 3 1.1.1 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究国内研究现状…… ……… 3 1.1.2 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究国外研究现状……… …………3 1.1.3 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究的国内外研究现状… 4 1.2 研究的目的和意义 …………… ………… 5 1.2.1 研究目的 …………………… …………… 5 1.2.2 研究意义 …………………………………………… 5 1.3 研究假设 ……………………………………………… 6 1.4 拟解决的关键问题 …………………………………… 6 1.5 创新性 ……………………………………………6 第二章 研究方法与过程……………… 7 2.1 研究对象 ……………………………………………………………8 2.2 研究工具 ………………………………9 2.3 研究程序 …………………………………………9 第三章 研究结果………………………………………10 3.1 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究 …………………11 3.2 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究比较 ……… ………… 13 3.3 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究相关分析 ………… ………… 15 第四章 分析讨论………………… ……………11 4.1 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究分析……… 13 4.2 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究比较分析……………… …… 16 4.3 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究差异比较分析…………………………… 16 第五章 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究结论与建议…………17 5.1 结论概括出1、2、3;………………18 5.2 根据结论提出建议…………………19 注 释 ………………………………… …………22 参考文献 ……………………………… …… …23 附录……………………………… ………… 25 谢辞 ………………………… ………………29 |
||
论文正文: | 获取原创论文基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究正文 |
||
参考文献: | 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究参考文献类型:专著[M],论文集[C],报纸文章[N],期刊文章[J],学位论文[D],报告[R],标准[S],专利[P],论文集中的析出文献[A] |
||
论文致谢: | |||
文献综述结构: | 基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究文献综述参考
基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究国外研究 |
||
开题报告: | 一般包括以下部分: |
||
开题报告模板: | |||
论文附录: | 对写作主题的补充,并不是必要的。 |
||
专业: | 参考选题 | ||
论文说明: | 此论文没有对外公开任何信息,可联系我们获得相关摘要和目录 | ||
论文编号: | 931847 | ||
上一篇:改进的自适应遗传算法在桁架结构优化中的应用 下一篇:基于ssm缺陷管理系统 | |||
相关原创论文: | |