基于决策粗糙集模型的多类代价敏感学习研究



基于决策粗糙集模型的多类代价敏感学习研究

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基于决策粗糙集模型的多类代价敏感学习研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
1 绪论	第9-16页
1.1 本文的研究背景与研究意义	第9-10页
1.1.1 研究背景	第9-10页
1.1.2 研究意义	第10页
1.2 决策粗糙集模型的发展与研究现状	第10-13页
1.3 本文的主要研究内容	第13-14页
1.4 本文的组织结构	第14-16页
2 决策粗糙集模型及相关的理论	第16-28页
2.1 Pawlak经典粗糙集模型	第16-18页
2.2 概率粗糙集模型	第18页
2.3 决策粗糙集模型	第18-24页
2.3.1 贝叶斯决策过程	第19-20页
2.3.2 决策粗糙集模型	第20-22页
2.3.3 三支决策理论	第22-24页
2.4 代价敏感学习	第24-27页
2.4.1 误分类代价的类型	第24-25页
2.4.2 代价敏感学习的常用方法	第25-27页
2.5 本章小结	第27-28页
3 基于代价矩阵的多类决策粗糙集模型	第28-43页
3.1 引言	第28页
3.2 多类决策粗糙集模型	第28-34页
3.2.1 多类决策粗糙集模型描述	第29-32页
3.2.2 多类决策粗糙集模型性质	第32-34页
3.3 多类决策粗糙集代价敏感三支决策分类算法	第34-36页
3.3.1 算法描述	第34-36页
3.3.2 算法解释	第36页
3.4 实验与分析	第36-42页
3.4.1 实验数据	第36-37页
3.4.2 实验设计	第37-38页
3.4.3 实验结果与分析	第38-42页
3.5 本章小结	第42-43页
4 基于多类决策粗糙集模型的多阶段代价敏感学习方法	第43-56页
4.1 引言	第43-44页
4.2 基于多类决策粗糙集模型的三支决策	第44-45页
4.3 多类决策粗糙集的多阶段分类机制	第45-49页
4.3.1 多阶段分类机制	第45-48页
4.3.2 多阶段代价敏感学习算法描述	第48-49页
4.4 实验与分析	第49-55页
4.4.1 实验数据	第49页
4.4.2 实验设计	第49-50页
4.4.3 评价指标	第50页
4.4.4 实验结果与分析	第50-55页
4.5 本章小结	第55-56页
5 基于多类决策粗糙集模型的文本分类应用与系统实现	第56-69页
5.1 引言	第56-57页
5.2 文本分类相关理论	第57-61页
5.2.1 文本分类的基本流程	第57页
5.2.2 文本预处理	第57页
5.2.3 特征选择	第57-59页
5.2.4 特征加权	第59-60页
5.2.5 文本表示模型	第60-61页
5.3 实验与分析	第61-66页
5.3.1 实验文本数据	第61页
5.3.2 实验准备与设计	第61-62页
5.3.3 评价指标	第62-63页
5.3.4 实验结果与分析	第63-66页
5.4 基于多类决策粗糙集模型的文本分类系统实现	第66-68页
5.4.1 系统实现流程图	第66-67页
5.4.2 系统效果	第67-68页
5.5 本章小结	第68-69页
6 总结与展望	第69-71页
6.1 本文的工作总结	第69页
6.2 未来的工作展望	第69-71页
致谢	第71-72页
参考文献	第72-78页
附录	第78页

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