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视觉注意机制启发的分组排序特征选择方法研究

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视觉注意机制启发的分组排序特征选择方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-11页
1 绪论第11-18页
  1.1 引言第11-14页
  1.2 本文研究内容与创新点第14-16页
    1.2.1 本文研究内容第14-16页
    1.2.2 本文创新点第16页
  1.3 论文结构第16-18页
2 特征选择与视觉注意机制第18-28页
  2.1 特征选择及其归类方式第18-23页
    2.1.1 基于搜索策略的归类方式第19-20页
    2.1.2 基于子集构造方法的归类方式第20-21页
    2.1.3 基于评价准则的归类方式第21-23页
    2.1.4 其它归类方式第23页
  2.2 视觉注意机制及其对特征选择的启发第23-27页
    2.2.1 视觉注意机制第23-24页
    2.2.2 视觉注意机制对特征分组排序的启发第24-27页
  2.3 本章小结第27-28页
3 视觉注意机制启发的GSFS算法第28-46页
  3.1 GSFS算法对视觉注意机制的模拟第28-29页
  3.2 GSFS算法的基本原理第29-36页
    3.2.1 特征分组指标第30-32页
    3.2.2 特征排序指标第32-34页
    3.2.3 结合两种准则的GSFS算法第34-36页
  3.3 GSFS算法特征选择效果的实验测评第36-45页
    3.3.1 标准数据集第36-37页
    3.3.2 GSFS算法的分类效果测评第37-43页
    3.3.3 GSFS算法的去冗余效果测评第43-45页
  3.4 本章小结第45-46页
4 基于分布处理策略的DP_GSFS算法第46-55页
  4.1 算法计算复杂度分析与分布处理策略第46-47页
  4.2 DP_GSFS算法及其实验测评第47-52页
    4.2.1 DP_GSFS算法概述第47-48页
    4.2.2 DP_GSFS算法的分类效果和去冗余效果第48-51页
    4.2.3 DP_GSFS算法的计算效率分析第51-52页
  4.3 算法在实际问题中的应用第52-54页
  4.4 本章小结第54-55页
5 结束语第55-57页
  5.1 工作总结第55-56页
  5.2 工作展望第56-57页
参考文献第57-62页
致谢第62-63页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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