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基于布谷鸟搜索的特征选择算法研究

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基于布谷鸟搜索的特征选择算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
  · 研究背景和意义第10-11页
  · 国内外研究现状第11-12页
  · 本文创新点第12页
  · 本文结构第12-14页
第2章 特征选择与布谷鸟算法第14-29页
  · 特征选择第14-21页
    · 特征选择的概念及特征选择的基本框架第14-15页
    · 特征选择算法分类第15-20页
    · 特征选择的优势第20-21页
    · 特征选择算法的选用第21页
  · 布谷鸟搜索算法第21-25页
    · 布谷鸟算法的来源第21-22页
    · 莱维飞行第22-23页
    · 布谷鸟算法原理介绍第23-24页
    · 布谷鸟算法的参数选定第24-25页
  · 二进制布谷鸟搜索算法第25-29页
    · 二进制布谷鸟搜索算法介绍第25-27页
    · 二进制布谷鸟算法基本流程第27-29页
第3章 基于量子运算的二进制布谷鸟搜索算法第29-37页
  · 引言第29页
  · 量子搜索算法第29-31页
  · 基于量子运算的二进制布谷鸟算法第31-35页
  · 求解背包问题第35-37页
第4章 改进的布谷鸟搜索算法在微阵列数据中的应用第37-49页
  · 微阵列与微阵列数据第37-40页
    · 微阵列技术概述第37页
    · 微阵列数据第37-39页
    · 微阵列数据的获取第39页
    · 微阵列数据库第39-40页
  · 支持向量机第40-45页
    · 基本原理第40-44页
    · 核函数第44页
    · 支持向量机的两种改进算法第44-45页
    · 支持向量机的特点及应用第45页
  · 基于二进制布谷鸟搜索算法对微阵列数据的特征选择第45-47页
  · 测试结果与分析第47-49页
第5章 总结与展望第49-50页
参考文献第50-54页
作者简介第54-55页
致谢第55页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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