基于DBSCAN聚类的自适应滤波器剪枝策略研究.docx

基于DBSCAN聚类的自适应滤波器剪枝策略研究

目录

基于DBSCAN聚类的自适应滤波器剪枝策略研究（1）．．．．．．．．．．．．．．4

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、相关理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1滤波器剪枝技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2DBSCAN聚类算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3自适应滤波器剪枝的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

三、基于DBSCAN聚类的自适应滤波器剪枝方法．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1方法框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3聚类参数选择策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.4剪枝策略优化方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

四、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1.1数据集描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1.2实验环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3实验结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3.1不同参数下的性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3.2方法的有效性验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

五、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.2研究不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

基于DBSCAN聚类的自适应滤波器剪枝策略研究（2）．．．．．．．．．．．．．25

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

二、相关技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.1滤波器及其在深度学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.1.1卷积神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.1.2滤波器的作用及重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.2DBSCAN聚类算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.2.1聚类分析简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2.2DBSCAN算法工作原理．．．．．．．