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半监督联合训练分类方法研究及其应用

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半监督联合训练分类方法研究及其应用
论文目录
 
中文摘要第1-3页
Abstract第3-4页
中文文摘第4-7页
目录第7-9页
绪论第9-15页
  第一节 研究背景和意义第9-10页
  第二节 半监督联合训练介绍第10-15页
第一章 结合集成学习的联合训练算法第15-31页
  第一节 背景介绍第15-18页
    · 分类问题描述第15-16页
    · 联合训练问题描述第16页
    · 经典的联合训练算法第16-17页
    · 数据集介绍第17-18页
  第二节 联合训练算法中基础分类器选择第18-19页
  第三节 基础分类器融合策略第19-20页
  第四节 改进的联合训练算法第20-25页
    · 问题描述第20-21页
    · 基础分类器选择第21-22页
    · 分类器融合步骤第22-23页
    · 测试阶段第23-24页
    · 算法流程第24-25页
  第五节 实验和结果分析第25-30页
    · 实验环境和准备第25-27页
    · 实验结果和分析第27-30页
  第六节 本章总结第30-31页
第二章 带筛选机制的联合训练算法第31-42页
  第一节 筛选的意义第31-32页
  第二节 有筛选机制的联合训练算法第32-37页
    · 问题描述第32页
    · 编辑训练集提高训练集质量第32-33页
    · 联合训练算法第33页
    · 筛选机制保证训练集质量第33-34页
    · 仲裁分类器第34页
    · 改进的联合训练算法第34-37页
  第三节 实验及分析第37-41页
  第四节 本章小结第41-42页
第三章 有插值的联合训练算法第42-53页
  第一节 插值的意义第42-43页
  第二节 有插值的联合训练算法第43-48页
    · 问题描述第43页
    · 改进的联合训练算法第43页
    · 改进的半监督过程第43-47页
    · 仲裁分类器选取第47-48页
  第三节 实验及分析第48-52页
  第四节 本章小结第52-53页
第四章 结论第53-56页
参考文献第56-63页
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果第63-65页
致谢第65-67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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