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混合型数据的代价敏感学习方法
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混合型数据的代价敏感学习方法
论文目录
摘要
第1-7页
Abstract
第7-12页
第1章 绪论
第12-18页
· 研究背景及意义
第12-14页
· 国内外研究现状分析
第14-16页
· 代价敏感学习的研究现状
第14-15页
· 混合型数据的研究现状
第15-16页
· 本文的主要研究内容和结构安排
第16-18页
第2章 背景知识
第18-26页
· 经典粗糙集
第18-22页
· 邻域粗糙集
第22-25页
· 算法评价指标
第25-26页
第3章 符号型数据的测试代价敏感属性约简
第26-40页
· 符号型数据的测试代价敏感属性约简
第26-28页
· 改进的人工蜂群算法
第28-34页
· 经典的人工蜂群算法
第29-30页
· 改进的人工蜂群算法
第30-34页
· 实验结果与分析
第34-39页
· 本章小结
第39-40页
第4章 混合型数据的测试代价敏感属性约简
第40-56页
· 混合型数据的测试代价属性约简
第40-42页
· 基于不一致对象的启发式算法
第42-48页
· 自适应邻域模型
第42-44页
· 邻域中的不一致对象
第44-47页
· 基于不一致对象的启发式算法
第47-48页
· 实验结果与分析
第48-55页
· 本章小结
第55-56页
第5章 混合型数据的代价敏感属性选择
第56-68页
· 混合型数据的代价敏感属性选择
第56-59页
· 最小代价属性选择算法
第59-62页
· 自适应代价模型
第59-61页
· 基于自适应代价的启发式算法
第61-62页
· 实验结果与分析
第62-67页
· 本章小结
第67-68页
第6章 总结与展望
第68-72页
· 本文总结
第68-70页
· 未来工作展望
第70-72页
参考文献
第72-80页
致谢
第80-82页
附录 代价敏感粗糙集软件平台
第82-86页
攻读学位期间取得的科研成果
第86页
本篇论文共
86
页,
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。
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