基于生成模型的非平衡数据分类方法及其应用研究



基于生成模型的非平衡数据分类方法及其应用研究

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基于生成模型的非平衡数据分类方法及其应用研究

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-11页
第一章绪论	第11-20页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-18页
1.2.1 非平衡分类问题的国内外研究现状	第12-16页
1.2.2 自编码器的国内外研究现状	第16-17页
1.2.3 生成对抗式网络的国内外研究现状	第17-18页
1.3 本文主要工作及内容安排	第18-20页
第二章基础理论知识	第20-29页
2.1 自编码器	第20-22页
2.2 极限学习机	第22-24页
2.3 生成对抗式网络	第24-26页
2.4 集成算法	第26-27页
2.5 本章小结	第27-29页
第三章基于极限学习机自编码器的非平衡分类算法	第29-47页
3.1 极限学习机自编码器	第29-30页
3.2 基于极限学习机自编码器的非平衡分类算法	第30-31页
3.3 实验结果与分析	第31-39页
3.3.1 实验环境	第31页
3.3.2 实验数据集	第31-32页
3.3.3 评价标准	第32-34页
3.3.4 参数设置	第34页
3.3.5 实验分析	第34-39页
3.4 基于ELMAE的非平衡分类算法的应用	第39-44页
3.4.1 应用场景	第39-41页
3.4.2 实验设计	第41页
3.4.3 实验分析	第41-44页
3.5 基于Bagging和ELMAE的非平衡分类算法	第44-46页
3.5.1 基于Bagging和ELMAE的非平衡分类算法	第44-45页
3.5.2 实验结果与分析	第45-46页
3.6 本章小结	第46-47页
第四章基于生成对抗网络的非平衡分类算法	第47-55页
4.1 GAN应用于非平衡分类问题	第47-48页
4.2 实验结果与分析	第48-50页
4.2.1 参数设置	第48-49页
4.2.2 实验分析	第49-50页
4.3 基于GAN的非平衡分类算法的应用	第50-51页
4.4 两种算法的比较	第51-53页
4.5 本章小结	第53-55页
第五章总结与展望	第55-57页
5.1 论文总结	第55-56页
5.2 工作展望	第56-57页
参考文献	第57-64页
致谢	第64-66页
攻读学位期间取得的研究成果	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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