机器学习方法及其在基金项目评审中的应用研究



机器学习方法及其在基金项目评审中的应用研究

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机器学习方法及其在基金项目评审中的应用研究

论文目录
第一章概述	第1-19 页
· 智能系统与机器学习	第6-7 页
· 人工智能与计算智能的发展和意义	第7-9 页
· 机器学习的研究与应用	第9-12 页
· 科学基金项目评价与机器学习	第12-15 页
· 本文研究的目标与框架	第15-17 页
· 本文主要研究工作和创新点	第17-19 页
第二章机器学习的理论基础	第19-39 页
· 学习问题和不可学习问题	第19-20 页
· PAC 学习理论	第20-25 页
· 统计学习理论	第25-38 页
· 本章小结	第38-39 页
第三章概念规则学习	第39-75 页
· 规则学习的策略和典型方法	第39-47 页
· 基于约束聚类的概念学习方法	第47-66 页
· 基金项目评价中的概念学习	第66-74 页
· 本章小结	第74-75 页
第四章支持向量机学习方法	第75-101 页
· SVM 模型	第75-82 页
· SVM 模型的求解	第82-87 页
· SVM 样本预处理方法	第87-97 页
· 基于SVM 的基金项目评价	第97-100 页
· 本章小结	第100-101 页
第五章基于机器学习的基金项目评审决策支持系统	第101-121 页
· 决策支持系统方法	第101-106 页
· 基金项目评价决策支持系统	第106-110 页
· 基金项目检索决策支持系统	第110-116 页
· 基于Multi-Agents 的基金项目评审决策支持系统	第116-120 页
· 本章小结	第120-121 页
第六章结束语	第121-128 页
· 全文工作总结	第121-126 页
· 研究与应用展望	第126-128 页
参考文献	第128-133 页
攻读博士学位期间发表的论文	第133-134 页
致谢	第134 页

本篇论文共134页，点击这进入下载页面。

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