基于蚁群的集成学习方法及其并行性研究



基于蚁群的集成学习方法及其并行性研究

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基于蚁群的集成学习方法及其并行性研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
表格索引	第12-13页
插图索引	第13-14页
主要符号对照表	第14-15页
第一章绪论	第15-21页
· 研究背景及意义	第15-17页
· 国内外研究现状	第17-19页
· 本文主要工作	第19-21页
第二章相关工作	第21-31页
· 集成学习方法概述	第21-22页
· 弱分类器的研究	第22-25页
· 决策树的概述	第22-25页
· 整合方法的研究	第25-29页
· Bagging算法	第26-27页
· Boosting算法	第27页
· 随机森林	第27-29页
· 集成学习方法的多样性	第29-30页
· 模型好坏的衡量标准	第30-31页
第三章蚁群集成学习算法(ACO-Ensemble)的提出及实现	第31-47页
· 蚁群算法概述	第31-36页
· 蚁群算法的原理与机制	第32-33页
· 蚁群算法的基本特点	第33-34页
· 蚁群算法的实现	第34-36页
· 蚁群算法参数选择原则	第36-38页
· 迭代终止条件	第36-37页
· 信息启发式因子的选择	第37页
· 期望启发式因子的选择	第37-38页
· 信息素残留因子的选择	第38页
· 信息素强度的选择	第38页
· 蚂蚁数目的选择	第38页
· 蚁群集成学习算法(ACO-Ensemble)	第38-47页
· 蚁群集成学习算法的提出	第39-40页
· 蚁群集成学习算法的特殊性	第40-41页
· 连续蚁群算法的实现	第41-47页
第四章蚁群集成学习算法在药物预测中的应用	第47-61页
· 药物预测的背景	第47-49页
· 类药性化合物	第47-48页
· 类药性化合物和非类药性化合物的比较	第48-49页
· 实验结果及分析	第49-59页
· 数据集的描述	第49页
· 弱分类器的筛选	第49-53页
· 蚁群集成学习方法参数调整	第53-58页
· 集成学习方法比较	第58-59页
· 本章小结	第59-61页
第五章蚁群集成学习算法的并行性研究	第61-69页
· 集成学习并行实现的研究现状	第61-62页
· 蚁群集成学习算法的并行实现	第62-67页
· MapReduce简介	第62-63页
· 基本思想	第63-67页
· 实验结果	第67页
· 本章小结	第67-69页
总结与展望	第69-73页
参考文献	第73-79页
致谢	第79-81页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第81-83页
攻读学位期间参与的项目	第83 页

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