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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,点击这进入下载页面
 
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