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基于小生境遗传算法的多分类器融合模型

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基于小生境遗传算法的多分类器融合模型
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-12页
  · 多分类器融合简介第8-9页
  · 研究的目的和意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10-11页
  · 本文研究内容安排第11-12页
第二章 预备知识第12-28页
  · 模糊测度和模糊积分第12-14页
    · 模糊测度第12-13页
    · 模糊积分第13-14页
  · 几种常见的单分类器第14-17页
    · 神经网络分类器(Neural Network)第15-16页
    · 决策树分类器(Decision Tree)第16页
    · k-近邻分类器(K-NearestANeighbor)第16-17页
  · 传统的多分类器融合方法第17-21页
  · 遗传算法第21-26页
    · 标准遗传算法的一般步骤第21-24页
    · 改进遗传算法设计元素第24-26页
  · 小生境遗传算法第26-27页
  · 小结第27-28页
第三章 基于模糊积分的多分类器融合第28-38页
  · 基于模糊积分多分类器融合模型第28-30页
  · 模糊测度在融合系统中的作用第30-32页
    · 模糊测度表示各个分类器之间交互作用第30-31页
    · 模糊测度的纠错作用第31-32页
  · 几种确定模糊测度的方法第32-37页
  · 小结第37-38页
第四章 基于小生境遗传算法的多分类器融合第38-47页
  · 基于小生境遗传算法模糊测度的构造第38-42页
  · 仿真实验第42-46页
    · 基于同一类型分类器融合实验分析第42-44页
    · 基于不同类型分类器融合实验分析第44-46页
  · 小结第46-47页
第五章 总结与展望第47-49页
  · 总结第47页
  · 展望及下一步研究的工作第47-49页
参考文献第49-53页
致谢第53-54页
攻读学位期间发表的论文第54页

本篇论文共54页,点击这进入下载页面
 
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