基于集成学习的SLT-PLS回归算法研究

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基于集成学习的SLT-PLS回归算法研究

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基于集成学习的SLT-PLS回归算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-21页
1.1 课题研究背景	第11-13页
1.2 研究现状	第13-19页
1.2.1 集成学习的研究现状	第13-15页
1.2.2 本文算法的研究现状	第15-19页
1.3 本文的主要工作	第19页
1.4 论文的组织结构	第19-21页
第2章相关算法简介	第21-35页
2.1 引言	第21页
2.2 多元矫正	第21-25页
2.2.1 偏最小二乘法的基本原理	第21-23页
2.2.2 潜变量数目确定方法	第23-25页
2.3 集成学习	第25-32页
2.3.1 Bagging算法	第28-30页
2.3.2 Stacking算法	第30-32页
2.4 选择性集成	第32-33页
2.5 本章小结	第33-35页
第3章 bagging-sltpls算法	第35-41页
3.1 引言	第35-36页
3.2 Bagging PLS	第36页
3.3 Stacking PLS	第36-38页
3.4 bagging-sltpls算法	第38-40页
3.5 本章小结	第40-41页
第4章 bagging-sltpls的内层和外层循环算法	第41-51页
4.1 引言	第41页
4.2 内层步骤策略	第41-48页
4.2.1 内层步骤策略的理论推导	第41-47页
4.2.2 内层步骤最优参数的判定	第47-48页
4.3 外层循环步骤权重分配策略	第48-49页
4.3.1 外层循环步骤权重分配的理论	第48-49页
4.3.2 外层循环步骤选择性规则的确定	第49页
4.4 本章小结	第49-51页
第5章 bagging-sltpls的验证	第51-65页
5.1 引言	第51页
5.2 数据集	第51-54页
5.3 计算	第54-55页
5.4 实验结果与分析	第55-63页
5.4.1 啤酒数据集实验结果与分析	第55-59页
5.4.2 红酒数据集实验结果与分析	第59-60页
5.4.3 药片数据集实验结果与分析	第60-61页
5.4.4 糖数据集实验结果与分析	第61-62页
5.4.5 选择性集成交互检验权重规则上的子模型数量	第62-63页
5.5 结论	第63页
5.6 本章小结	第63-65页
第6章总结与展望	第65-67页
6.1 本文工作总结	第65-66页
6.2 未来研究方向	第66-67页
参考文献	第67-71页
致谢	第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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