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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,
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。
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