覆盖算法的增量学习研究—硕士毕业论文下载



覆盖算法的增量学习研究

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覆盖算法的增量学习研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-7 页
目录	第7-9 页
第一章绪论	第9-13 页
· 课题的研究背景和意义	第9-10 页
· 国内外研究的现状	第10-11 页
· 本文研究的主要内容	第11-13 页
第二章增量学习常用分类模型概述	第13-17 页
· 增量学习	第13 页
· 分类模型	第13-16 页
· 支持向量机方法	第14 页
· 神经网络方法	第14-15 页
· 贝叶斯方法	第15 页
· 决策树方法	第15-16 页
· 本章小结	第16-17 页
第三章覆盖算法及其增量学习	第17-22 页
· 覆盖算法及其改进	第17-19 页
· 覆盖算法	第17-18 页
· 改进的覆盖算法	第18-19 页
· 覆盖算法的增量学习概述	第19-21 页
· 覆盖算法的增量学习模型	第19-20 页
· 覆盖算法的增量学习遗忘机制	第20-21 页
· 本章小结	第21-22 页
第四章基于覆盖的增量学习研究	第22-40 页
· 基于覆盖的增量学习算法	第22-28 页
· 算法描述	第22-23 页
· 实验与结果分析	第23-28 页
· 基于覆盖的时序样本遗忘增量学习	第28-32 页
· 遗忘机制描述	第28-29 页
· 实验与结果分析	第29-32 页
· 基于覆盖的时序知识遗忘增量学习	第32-35 页
· 遗忘机制描述	第32 页
· 实验与结果分析	第32-35 页
· 基于覆盖的密度知识遗忘增量学习	第35-38 页
· 遗忘机制描述	第35-36 页
· 实验与结果分析	第36-38 页
· 三种遗忘机制的比较与分析	第38-39 页
· 本章小结	第39-40 页
第五章总结与展望	第40-42 页
· 总结	第40 页
· 展望	第40-42 页
参考文献	第42-46 页
附录Ⅰ 图索引	第46-47 页
附录Ⅱ 表索引	第47-48 页
致谢	第48-49 页
攻读硕士学位期间从事的科研项目及发表的论文	第49-50页

本篇论文共50页，点击这进入下载页面。

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