无监督学习框架下学习分类器系统聚类与主干网提取方法研究

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无监督学习框架下学习分类器系统聚类与主干网提取方法研究

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无监督学习框架下学习分类器系统聚类与主干网提取方法研究

论文目录
中文摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-28页
· 研究背景与意义	第11-12页
· 无监督学习的研究进展	第12-26页
· 基于划分聚类的无监督学习	第12-15页
· 基于层次聚类的无监督学习	第15-16页
· 基于谱聚类的无监督学习	第16-19页
· 基于进化算法的无监督学习	第19-20页
· 基于流形学习的无监督学习	第20-21页
· 无监督学习的学习问题	第21-26页
· 问题提出与内容安排	第26-28页
第二章相关基础知识	第28-40页
· 引言	第28页
· K‐MEANS聚类	第28-30页
· 初始聚类中心的选取	第28-29页
· 相似性的度量方式	第29-30页
· 准则函数的选择	第30页
· 遗传算法	第30-33页
· 编码	第31页
· 初始种群的生成	第31-32页
· 适应度函数	第32页
· 遗传算子	第32-33页
· 强化学习	第33-34页
· 集成学习	第34-36页
· 基聚类器的多样性	第35-36页
· 集成规则	第36页
· 基于滤波器的主干网提取方法	第36-39页
· 小结	第39-40页
第三章基于扩展分类器系统的投票集成聚类方法	第40-53页
· 引言	第40页
· 基于扩展分类器系统的聚类方法	第40-45页
· 种群初始化	第42页
· 调整规则参数	第42-43页
· 进化种群	第43页
· 压缩规则集合	第43-44页
· 规则合并	第44-45页
· 基于扩展分类器系统的投票集成聚类方法	第45-47页
· 实验结果	第47-52页
· 实验设置	第48-50页
· 人工数据集实验比较	第50页
· 肺癌图像识别实验比较	第50-52页
· 图像分割结果	第52页
· 小结	第52-53页
第四章基于扩展分类器系统的统一聚类集成框架	第53-63页
· 引言	第53页
· 基于扩展分类器系统的统一聚类集成框架	第53-57页
· 实验结果	第57-62页
· 实验设置	第57-59页
· 人工数据集上的结果	第59-60页
· 肺癌图像识别结果	第60页
· UCI数据集上的结果	第60-62页
· 小结	第62-63页
第五章基于图聚类的主干网提取方法	第63-75页
· 引言	第63页
· 基于图聚类的主干网提取方法	第63-67页
· 局部搜索模型	第64-65页
· BEHwII算法	第65-67页
· 实验结果	第67-74页
· 算法性能比较	第67-72页
· BEHwII内部参数	第72-74页
· 小结	第74-75页
第六章应用实例	第75-81页
· 引言	第75页
· 应用背景	第75-76页
· 舆情热点挖掘	第76-78页
· 微博情感分类	第78-79页
· 小结	第79-81页
第七章总结与展望	第81-84页
· 总结	第81-82页
· 展望	第82-84页
参考文献	第84-100页
攻读博士学位期间主要的研究成果	第100-101页
致谢	第101-102页

本篇论文共102页，点击这进入下载页面。

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