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基于邻域模型的多标记学习
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基于邻域模型的多标记学习
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
第1章 绪论
第9-17页
1.1 多标记学习研究背景及意义
第9-10页
1.2 多标记学习研究现状及存在的问题
第10-16页
1.2.1 多标记分类学习的研究现状及存在的问题
第11-14页
1.2.2 多标记维度约简的研究现状及存在的问题
第14-16页
1.3 本文的主要研究内容
第16-17页
第2章 相关工作介绍
第17-27页
2.1 多标记学习概念及评价指标
第17-20页
2.2 基于邻域粗糙集的单标记特征选择
第20-22页
2.3 基于邻域覆盖约简的单标记分类规则学习
第22-25页
2.4 本章小结
第25-27页
第3章 基于邻域粗糙集的多标记学习特征选择
第27-49页
3.1 多标记学习的邻域粗糙集模型
第27-33页
3.2 多粒度可分性分析
第33-34页
3.3 多标记学习特征选择
第34-38页
3.4 实验验证
第38-46页
3.4.1 数据集分析
第38-39页
3.4.2 算法分析
第39-41页
3.4.3 方法对比
第41-45页
3.4.4 显著性检验
第45-46页
3.5 本章小结
第46-49页
第4章 基于邻域覆盖约简的多标记规则学习
第49-55页
4.1 多标记邻域覆盖
第49-50页
4.2 多标记邻域覆盖约简
第50页
4.3 实验结果
第50-55页
4.3.1 实验对比
第50-53页
4.3.2 实验分析
第53-55页
第5章 总结与展望
第55-59页
5.1 总结
第55页
5.2 展望
第55-59页
参考文献
第59-63页
发表论文和参加科研情况说明
第63-65页
致谢
第65页
本篇论文共
65
页,
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。
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