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基于Bagging的两阶段特征选择集成分类器研究

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基于Bagging的两阶段特征选择集成分类器研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
1 绪论第12-17页
  1.1 研究背景及意义第12-13页
  1.2 研究现状第13-15页
    1.2.1 集成学习的研究现状第13-14页
    1.2.2 集成分类器的研究现状第14-15页
  1.3 本文主要研究内容第15页
  1.4 本文的组织结构第15-17页
2 集成分类器相关知识第17-28页
  2.1 集成学习第17-21页
    2.1.1 集成学习概述第17页
    2.1.2 集成学习器的构造第17-19页
    2.1.3 集成学习主要算法第19-21页
  2.2 支持向量机分类算法第21-25页
    2.2.1 方法介绍第21-24页
    2.2.2 常用核函数第24页
    2.2.3 网格搜索法的参数选优第24-25页
  2.3 遗传算法第25-27页
    2.3.1 遗传算法简介第25页
    2.3.2 遗传算法的方法第25-27页
  2.4 本章小结第27-28页
3 FIGS_Bagging集成分类器第28-47页
  3.1 集成分类的特征选择第28-33页
    3.1.1 特征选择概述第28页
    3.1.2 特征选择与学习算法结合方式第28-29页
    3.1.3 两阶段特征选择方法第29-33页
    3.1.4 基于特征选择的Bagging第33页
  3.2 集成分类器的选择性集成第33-39页
    3.2.1 集成学习差异性度量的概念第33-34页
    3.2.2 差异性度量方法第34-37页
    3.2.3 基于IAS差异性度量的选择性算法第37-39页
  3.3 集成分类器的加权投票第39-41页
    3.3.1 加权投票的概述第39-40页
    3.3.2 基于GA加权投票的集成分类器第40-41页
  3.4 FIGS_Bagging集成分类器的构造第41-42页
    3.4.1 算法设计思路第41页
    3.4.2 算法具体介绍第41-42页
  3.5 实验第42-46页
    3.5.1 实验数据集第42页
    3.5.2 实验结果与分析第42-46页
  3.6 本章小结第46-47页
4 FIGS_Bagging集成分类器在局放诊断中的验证第47-57页
  4.1 变压器局部放电过程第48-53页
    4.1.1 局部放电的类型第48-49页
    4.1.2 局部放电数据的采集第49-50页
    4.1.3 谱图产生第50-51页
    4.1.4 图像特征提取第51-52页
    4.1.5 特征的提取方法第52-53页
  4.2 实验第53-56页
    4.2.1 实验数据集第53-54页
    4.2.2 集成分类器实验结果与分析第54-55页
    4.2.3 与其他分类方法结果对比与分析第55-56页
  4.3 本章小结第56-57页
5 总结与展望第57-59页
  5.1 总结第57页
  5.2 展望第57-59页
参考文献第59-62页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第62-63页
个人简历第62页
在校期间发表的学术论文第62页
在校期间参与项目第62-63页
致谢第63页

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