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基于样本选择的近邻分类算法研究

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基于样本选择的近邻分类算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-19页
  1.1 研究背景及意义第10-12页
  1.2 国内外研究现状概述第12-16页
    1.2.1 样本选择算法的研究现状第12-14页
    1.2.2 近邻分类算法研究现状第14-16页
  1.3 本文研究内容第16-17页
  1.4 本文的组织结构第17-19页
第二章 基于样本选择的近邻分类第19-30页
  2.1 近邻分类第19-23页
    2.1.1 K-近邻准则分类第19-20页
    2.1.2 伪最近邻分类第20-23页
  2.2 样本选择第23-26页
    2.2.1 样本选择简介第23-25页
    2.2.2 样本选择的分类第25-26页
  2.3 样本选择与近邻分类第26-29页
    2.3.1 CNN算法第26-27页
    2.3.2 ENN算法第27-28页
    2.3.3 MCS算法第28页
    2.3.4 FCNN算法第28-29页
  2.4 本章小结第29-30页
第三章 融合互近邻的样本选择算法设计第30-37页
  3.1 引言第30页
  3.2 互近邻原理第30-32页
  3.3 融合互近邻的样本选择算法第32-33页
  3.4 实验设计及结果分析第33-36页
    3.4.1 实验数据的选取及实验过程设计第33-34页
    3.4.2 不同算法的对比实验第34-36页
  3.5 本章小结第36-37页
第四章 基于BP神经网络的自适应伪最近邻分类第37-54页
  4.1 引言第37-38页
  4.2 BP神经网络原理第38-45页
    4.2.1 BP神经网络模型结构第38-41页
    4.2.2 反向传播算法第41-44页
    4.2.3 BP神经网络的结构选择第44-45页
  4.3 基于BP神经网络的伪最近邻分类算法第45-50页
    4.3.1 BPANN模型的参数设置第46-47页
    4.3.2 BPANN算法设计第47-50页
  4.4 实验设计与结果分析第50-53页
    4.4.1 实验数据的选取与实验过程设计第50-51页
    4.4.2 不同算法的实验对比第51-53页
  4.5 本章小结第53-54页
第五章 结合局部均值的伪最近邻分类第54-67页
  5.1 引言第54-55页
  5.2 基于局部均值的近邻分类第55-57页
  5.3 传统近邻分类的不足第57-58页
  5.4 结合局部均值的伪最近邻分类第58-63页
    5.4.1 LMPNN算法设计第58-60页
    5.4.2 LMPNN与LMKNN、PNN比较第60-63页
  5.5 实验结果与分析第63-66页
    5.5.1 数据集简介第63-64页
    5.5.2 不同算法的对比实验第64-66页
  5.6 本章小结第66-67页
第六章 总结与展望第67-69页
  6.1 主要工作及结论第67-68页
  6.2 研究展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士学位期间的研究成果第74-75页

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