基于粗糙集的主动学习方法研究



基于粗糙集的主动学习方法研究

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基于粗糙集的主动学习方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
abstract	第4-8页
第1章绪论	第8-14页
1.1 研究的背景和意义	第8-9页
1.2 粒计算理论介绍	第9页
1.3 邻域粗糙集理论介绍	第9-11页
1.4 论文主要工作	第11-12页
1.5 论文的组织结构和章节	第12-14页
第2章主动学习的研究现状	第14-22页
2.1 主动学习算法过程	第16-17页
2.2 主动学习算法分类	第17页
2.3 主动学习中样本选择方法概述	第17-21页
2.3.1 基于不确定性的主动学习方法	第18-20页
2.3.2 基于版本空间缩减的样本选择方法	第20-21页
2.3.3 基于误差缩减的样本选择方法	第21页
2.4 本章小结	第21-22页
第3章基于邻域粗糙集的主动学习方法研究	第22-38页
3.1 算法描述	第22-28页
3.1.1 确定样本的邻域半径	第22-23页
3.1.2 无标记样本的邻域缩减	第23-24页
3.1.3 计算无标记样本的重要性	第24-27页
3.1.4 基于粗糙集的主动学习方法的具体步骤	第27-28页
3.2 算法实验结果及分析	第28-37页
3.2.1 实验使用的数据集	第28-29页
3.2.2 实验评估指标	第29-31页
3.2.3 实验方法	第31页
3.2.4 实验评估结果	第31-37页
3.3 本章小结	第37-38页
第4章基于Spark平台的主动学习样本缩减算法研究	第38-51页
4.1 Spark技术简介	第38-43页
4.1.1 Spark架构	第39-41页
4.1.2 Spark on YARN运行过程	第41-43页
4.2 基于邻域粗糙集的主动学习方法的不足	第43-44页
4.3 基于主动学习的样本缩减算法并行化	第44-46页
4.4 算法实验结果及分析	第46-49页
4.5 本章小结	第49-51页
第5章总结及展望	第51-54页
5.1 总结	第51-52页
5.2 未来工作	第52-54页
参考文献	第54-60页
致谢	第60-61页
攻读硕士期间从事的科研工作以及取得的研究成果	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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