纠错输出编码算法的研究及其应用



纠错输出编码算法的研究及其应用

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纠错输出编码算法的研究及其应用

论文目录
中文摘要	第1-3页
Abstract	第3-5页
中文文摘	第5-7页
目录	第7-10页
第一章绪论	第10-18页
· 研究背景与选题意义	第10-11页
· 多分类器融合技术的概念、方法和应用	第11-13页
· 多分类器融合技术的概念	第12页
· 多分类器融合技术的方法	第12-13页
· 多分类器融合技术的应用	第13页
· 主要研究内容及特色	第13-15页
· 论文章节安排	第15-18页
第二章纠错输出编码算法(ECOC)分析	第18-24页
· ECOC算法的基本思想	第18-20页
· ECOC算法的编码矩阵分析	第20页
· ECOC算法的研究现状	第20-21页
· ECOC算法的优缺点	第21-22页
· 本章小结	第22-24页
第三章半监督层次纠错输出编码算法	第24-38页
· 半监督学习算法概述	第24-26页
· 半监督学习的常用算法	第24-25页
· 半监督学习的应用	第25-26页
· 半监督层次纠错输出编码算法(Semi-HECOC)	第26-32页
· Semi-HECOC算法简介	第26-27页
· 半监督的纠错输出编码	第27-28页
· 层次编码算法	第28-29页
· 层次编码算法的图解范例	第29-31页
· Semi-HECOC算法描述	第31-32页
· 实验及评估	第32-36页
· 实验数据集	第32-33页
· 实验环境设置	第33页
· 实验结果对比	第33-34页
· 实验参数分析	第34-36页
· 本章小结	第36-38页
第四章基于KNN模型的层次纠错输出编码算法	第38-48页
· KNN模型算法概述	第38-39页
· 基于KNN模型的层次纠错输出编码算法(KNNM-HECOC)	第39-43页
· KNNM-HECOC算法简介	第39-40页
· KNNM-HECOC算法的基本思路	第40-41页
· KNNM-HECOC算法描述	第41-43页
· 实验及评估	第43-47页
· 实验环境	第43-44页
· 实验结果	第44-45页
· 实验参数分析	第45-47页
· 本章小结	第47-48页
第五章动态层次纠错输出编码算法	第48-64页
· 研究背景与相关工作	第48-50页
· 概念漂移问题概述	第48-49页
· 增量KnnModel算法	第49-50页
· 基于增量KnnModel的动态层次纠错输出编码算法(IKnnM-DHecoc)	第50-57页
· IKnnM-DHecoc算法的具体步骤	第51-54页
· 一次数据概念漂移的示例过程	第54-56页
· IKnnM-DHecoc算法的实现	第56-57页
· 实验及评估	第57-63页
· 实验使用的算法	第58页
· 实验数据集	第58-59页
· 实验结果与分析	第59-63页
· 本章小结	第63-64页
第六章基于特征的概念漂移检测算法	第64-76页
· 特征选择概述	第64-65页
· 基于特征子空间的概念漂移检测方法(FSDA)	第65-69页
· 最佳子空间簇	第65-66页
· 目标优化函数	第66-67页
· 权重的调整	第67页
· 概念漂移的特征定义	第67-68页
· FSDA算法过程	第68-69页
· 实验及评估	第69-73页
· 实验数据集	第70页
· 实验结果与分析	第70-73页
· 本章小结	第73-76页
第七章结论与展望	第76-80页
· 本文工作总结	第76-77页
· 今后工作展望	第77-80页
参考文献	第80-88页
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果	第88-90页
致谢	第90-92页
个人简历	第92-93页

本篇论文共93页，点击这进入下载页面。

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