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基于遺傳規劃算法的高維數據特征選擇與特征構造方法研究 |
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| 論文目錄 |
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| 摘要 | 第4-5頁 | | Abstract | 第5-6頁 | | 1 緒論 | 第9-15頁 | | 1.1 研究背景及意義 | 第9-10頁 | | 1.2 國內外研究現狀 | 第10-12頁 | | 1.2.1 國內研究現狀 | 第10-11頁 | | 1.2.2 國外研究現狀 | 第11-12頁 | | 1.3 研究目標和論文結構 | 第12-15頁 | | 1.3.1 研究目標 | 第12-13頁 | | 1.3.2 論文結構 | 第13-15頁 | | 2 相關技術介紹 | 第15-34頁 | | 2.1 搜索方法 | 第15-22頁 | | 2.1.1 非進化方法 | 第15-16頁 | | 2.1.2 進化方法 | 第16-22頁 | | 2.2 特征處理 | 第22-29頁 | | 2.2.1 特征評價標準 | 第22-25頁 | | 2.2.2 特征選擇 | 第25-27頁 | | 2.2.3 特征構造 | 第27-29頁 | | 2.3 機器學習算法 | 第29-33頁 | | 2.3.1 K-近鄰算法 | 第29-30頁 | | 2.3.2 樸素貝葉斯 | 第30-31頁 | | 2.3.3 決策樹 | 第31-33頁 | | 2.4 本章小結 | 第33-34頁 | | 3 高維數據的特征處理方法 | 第34-41頁 | | 3.1 特征選擇算法 | 第35-36頁 | | 3.1.1 基于線性前向搜索算法的特征選擇方法 | 第35-36頁 | | 3.1.2 基于GP的特征選擇方法 | 第36頁 | | 3.2 分類問題中的特征構造算法 | 第36-38頁 | | 3.2.1 基于遺傳規劃的多特征構造方法 | 第37頁 | | 3.2.2 特征選擇與特征構造混合方法 | 第37-38頁 | | 3.3 適應度函數 | 第38-40頁 | | 3.4 本章小結 | 第40-41頁 | | 4 實驗設計及結果分析 | 第41-53頁 | | 4.1 數據集和參數設置 | 第41-42頁 | | 4.2 實驗方案 | 第42-43頁 | | 4.2.1 十折交叉驗證 | 第42-43頁 | | 4.2.2 弗里德曼檢驗 | 第43頁 | | 4.3 實驗結果與分析 | 第43-52頁 | | 4.3.1 LFSFC方法與其它兩種Benchmark方法比較 | 第44-46頁 | | 4.3.2 LFSFC方法與三種基準方法比較 | 第46-50頁 | | 4.3.3 LFS與GPFS方法比較 | 第50頁 | | 4.3.4 分類器的比較 | 第50-51頁 | | 4.3.5 基于數據集分析 | 第51-52頁 | | 4.4 本章小結 | 第52-53頁 | | 5 結論及展望 | 第53-54頁 | | 參考文獻 | 第54-58頁 | | 作者簡歷 | 第58-59頁 | | 致謝 | 第59頁 |
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論文編號BS4734481，這篇論文共59頁
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