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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,点击这进入下载页面
 
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