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基于影响函数的分类算法研究

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基于影响函数的分类算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-13页
1.1 研究背景与现状	第9-11页
1.2 本文的主要贡献	第11页
1.3 本文的组织架构	第11-13页
2 背景知识	第13-24页
2.1 影响函数	第13-14页
2.2 分类方法	第14-15页
2.3 决策树	第15-16页
2.4 支持向量机	第16-20页
2.5 人工神经网络	第20-21页
2.6 朴素贝叶斯分类方法	第21-23页
2.6.1 贝叶斯公式	第21-22页
2.6.2 极大后验假设	第22页
2.6.3 朴素贝叶斯分类器	第22-23页
2.7 本章小结	第23-24页
3 影响函数的设计	第24-28页
3.1 影响函数分类的思想	第24-25页
3.2 影响函数的定义	第25-27页
3.2.1 线性影响函数	第25-26页
3.2.2 平方影响函数	第26页
3.2.3 指数影响函数	第26页
3.2.4 引力影响函数	第26-27页
3.3 本章小结	第27-28页
4 基于影响函数的分类算法	第28-33页
4.1 算法思想	第28-30页
4.2 算法描述	第30-32页
4.3 本章小结	第32-33页
5 实验	第33-49页
5.1 实验数据	第33页
5.2 实验设置	第33页
5.3 实验结果与分析	第33-47页
5.3.1 参数值的学习	第34-39页
5.3.2 与其他分类算法的对比	第39-47页
5.4 本章小结	第47-49页
6 总结与展望	第49-51页
6.1 总结	第49页
6.2 下一步工作	第49-51页
参考文献	第51-55页
致谢	第55-56页
个人简介	第56页
1 个人简历	第56页
2 发表的学术论文及著作权	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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