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针对类内不平衡样本分类方法的研究

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针对类内不平衡样本分类方法的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-14页
  1.1 研究背景与研究目的第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.2.1 数据重采样第9-11页
    1.2.2 分类器算法优化第11-12页
  1.3 主要研究内容第12-13页
  1.4 章节结构安排第13-14页
第2章 类内不平衡样本分类概述第14-26页
  2.1 类内不平衡样本数据本质第14-15页
  2.2 不平衡样本分类困难概述第15-18页
    2.2.1 样本稀缺第15-16页
    2.2.2 样本边界重叠第16-17页
    2.2.3 类内不平衡第17页
    2.2.4 噪声样本第17-18页
  2.3 不平衡数据分类方法的研究第18-21页
    2.3.1 基于数据重采样的处理方法第18-19页
    2.3.2 基于算法改进的处理方法第19-21页
  2.4 粒子群优化算法第21-22页
  2.5 评价标准第22-25页
    2.5.1 原子标准第23-24页
    2.5.2 复合标准第24页
    2.5.3 ROC曲线及AUC面积第24-25页
  2.6 本章小结第25-26页
第3章 改进DBSCAN-PSO-BOOST算法第26-40页
  3.1 考虑类内不平衡的混合采样方法研究第26-33页
    3.1.1 边界样本Borderline算法描述第27-28页
    3.1.2 改进DBSCAN算法描述第28-30页
    3.1.3 基于粒子群优化的Smote混合采样算法描述第30-33页
  3.2 考虑类内不平衡的集成分类方法研究第33-37页
    3.2.1 集成学习在不平衡样本分类问题中的应用第33-34页
    3.2.2 不平衡样本权重更新策略第34-36页
    3.2.3 Ada Boost算法基分类器权重优化第36-37页
  3.3 DBPS-Boost算法描述第37-39页
  3.4 本章小结第39-40页
第4章 实验结果与分析第40-56页
  4.1 类内不平衡对分类效果影响的验证与结果分析第40-42页
  4.2 实验数据描述第42-44页
    4.2.1 数据预处理第42-43页
    4.2.2 实验相关设置第43-44页
  4.3 DBPS算法的有效性验证第44-52页
    4.3.1 改进DBSCAN聚类算法有效性验证第44-46页
    4.3.2 DBS融合PSO分类算法有效性验证第46-52页
  4.4 DBPS-Boost算法的有效性验证第52-55页
  4.5 本章小结第55-56页
结论第56-57页
参考文献第57-62页
致谢第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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