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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
         
             論文目錄
         
        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

         
         
        論文編號BS4734481,這篇論文共59
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