基于机器学习的卫星参数分类关键技术研究

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基于机器学习的卫星参数分类关键技术研究

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基于机器学习的卫星参数分类关键技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.2.1 卫星数据挖掘研究现状	第11页
1.2.2 机器学习分类方法研究现状	第11-12页
1.2.3 不平衡分类问题研究现状	第12页
1.2.4 数据流分类与概念漂移研究现状	第12-13页
1.3 文章研究内容与组织结构	第13-16页
第二章数据的提取和预处理	第16-22页
2.1 卫星数据的提取	第16页
2.2 数据的清洗和集成	第16-17页
2.2.1 去除唯一属性	第16页
2.2.2 缺失值的处理	第16-17页
2.2.3 噪声数据处理	第17页
2.2.4 数据集成	第17页
2.3 数据变换	第17-18页
2.3.1 数据标准化	第17-18页
2.3.2 特征编码	第18页
2.4 特征选择	第18页
2.5 基于真实卫星的遥测参数数据特性的分析	第18-21页
2.5.1 卫星遥测参数数据的预处理	第20页
2.5.2 卫星遥测数据特性分析	第20-21页
2.6 本章小结	第21-22页
第三章基于机器学习的常见分类方法	第22-29页
3.1 分类问题概述	第22-23页
3.2 常见的几种分类方法	第23-26页
3.2.1 k近邻分类方法	第23-24页
3.2.2 朴素贝叶斯方法	第24-25页
3.2.3 决策树分类方法	第25-26页
3.3 基于常见分类方法的卫星参数分类效果验证	第26-28页
3.3.1 实验数据准备	第26页
3.3.2 实验过程	第26-27页
3.3.3 实验结果及分析	第27-28页
3.4 本章小结	第28-29页
第四章不平衡分类问题概述和解决策略	第29-39页
4.1 不平衡分类问题	第29页
4.2 解决策略	第29-30页
4.3 分类器评价指标	第30-31页
4.3.1 二分类问题评价指标	第30-31页
4.3.2 多分类问题评价指标	第31页
4.4 分类器集成方法	第31-34页
4.4.1 Adaboost算法	第32-33页
4.4.2 梯度提升和XGBoost算法	第33-34页
4.5 训练数据划分方法与EazyEnsemble算法	第34-35页
4.6 代价敏感学习方法	第35-36页
4.7 实验验证及结果分析	第36-38页
4.8 本章小结	第38-39页
第五章数据流分类和概念漂移问题	第39-48页
5.1 数据流分类与概念漂移概述	第39页
5.2 卫星参数分类模型更新的关键问题	第39-40页
5.3 概念漂移检测方法	第40页
5.3.1 DDM算法	第40页
5.3.2 EDDM算法	第40页
5.3.3 ADWIN算法	第40页
5.4 概念漂移处理方法	第40-41页
5.5 基于自适应窗口的分类模型设计	第41-44页
5.6 实验验证及结果分析	第44-48页
第六章总结与展望	第48-50页
6.1 本文总结	第48页
6.2 展望	第48-50页
参考文献	第50-53页
攻读学位期间发表的学术论文	第53-54页
致谢	第54页

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