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半监督多标记特征选择算法研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景与意义第8-10页
    1.2 研究框架第10-12页
        1.2.1 研究内容第10页
        1.2.2 本文的组织框架第10-12页
第二章 多标记学习相关的研究现状第12-25页
    2.1 引言第12页
    2.2 多标记学习的国内外研究现状第12-20页
        2.2.1 多标记分类算法的研究现状第12-15页
        2.2.2 多标记特征选择的研究现状第15-19页
        2.2.3 半监督多标记特征选择的研究现状第19-20页
    2.3 多标记数据集简介第20-21页
    2.4 多标记评价指标第21-23页
        2.4.1 基于样本的评价准则第22-23页
        2.4.2 基于标记的评价准则第23页
    2.5 本章小结第23-25页
第三章 多标记特征选择相关技术的研究第25-30页
    3.1 引言第25页
    3.2 有监督特征选择方法第25-27页
    3.3 半监督特征选择方法第27-29页
    3.4 本章小结第29-30页
第四章 半监督多标记特征选择算法SSMLFS第30-52页
    4.1 引言第30页
    4.2 HSIC简介第30-32页
    4.3 局部保持投影——LPP第32-33页
    4.4 SSMLFS模型第33-36页
        4.4.1 模型构建第33-35页
        4.4.2 算法描述第35-36页
    4.5 实验第36-50页
        4.5.1 基础实验第36-42页
        4.5.2 拓展实验第42-50页
    4.6 本章小结第50-52页
第五章 总结与研究展望第52-54页
    5.1 总结第52页
    5.2 研究展望第52-54页
参考文献第54-60页
致谢第60-61页

 
 
论文编号BS4308723,这篇论文共61
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