基于集成学习与规则提取的多标记学习方法在高血压证素辩证中的研究



基于集成学习与规则提取的多标记学习方法在高血压证素辩证中的研究

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基于集成学习与规则提取的多标记学习方法在高血压证素辩证中的研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-14页
1.1 课题背景及意义	第9-10页
1.2 研究现状	第10-12页
1.3 本文工作与章节安排	第12-14页
第2章多标记相关理论基础	第14-24页
2.1 引言	第14页
2.2 多标记学习的基本概念	第14-16页
2.3 多标记学习方法	第16-18页
2.3.1 问题转换方法	第16-17页
2.3.2 算法改造方法	第17-18页
2.4 多标记学习评价指标	第18-21页
2.4.1 基于样本的评价指标	第18-20页
2.4.2 基于类别的评价指标	第20-21页
2.5 交叉验证	第21页
2.6 高血压中医证素辩证实验数据	第21-23页
2.6.1 实验数据的处理	第21页
2.6.2 实验数据统计	第21-23页
2.7 本章小结	第23-24页
第3章基于多标记集成学习方法在高血压证素辩证的研究	第24-38页
3.1 引言	第24页
3.2 集成学习介绍	第24-26页
3.2.1 Bagging算法	第24-25页
3.2.2 AdaBoost算法	第25-26页
3.3 ECC算法介绍	第26-27页
3.4 基于标记相关性的欠采样方法	第27-30页
3.4.1 不平衡问题介绍	第27-28页
3.4.2 不平衡问题的解决策略	第28-29页
3.4.3 基于标记相关性的欠采样算法	第29-30页
3.5 实验	第30-36页
3.5.1 多标记集成学习上的比较实验	第30-34页
3.5.2 不平衡处理策略的比较实验	第34-36页
3.6 本章总结	第36-38页
第4章基于随机森林规则提取算法在高血压证素辩证的研究	第38-48页
4.1 引言	第38页
4.2 随机森林原理	第38-40页
4.2.1 决策树算法	第38-39页
4.2.2 随机森林原理	第39-40页
4.3 基于随机森林规则提取算法	第40-43页
4.3.1 RF+HC方法	第41页
4.3.2 RF+HC_CMPR方法	第41-43页
4.3.3 RF+HC_P方法	第43页
4.4 实验	第43-47页
4.5 本章小结	第47-48页
第5章总结与展望	第48-49页
参考文献	第49-52页
致谢	第52-53页
攻读硕士学位期间的研究成果	第53页

本篇论文共53页，点击这进入下载页面。

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