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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于遗传规划算法的高维数据特征选择与特征构造方法研究
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基于遗传规划算法的高维数据特征选择与特征构造方法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 国内研究现状第10-11页
        1.2.2 国外研究现状第11-12页
    1.3 研究目标和论文结构第12-15页
        1.3.1 研究目标第12-13页
        1.3.2 论文结构第13-15页
2 相关技术介绍第15-34页
    2.1 搜索方法第15-22页
        2.1.1 非进化方法第15-16页
        2.1.2 进化方法第16-22页
    2.2 特征处理第22-29页
        2.2.1 特征评价标准第22-25页
        2.2.2 特征选择第25-27页
        2.2.3 特征构造第27-29页
    2.3 机器学习算法第29-33页
        2.3.1 K-近邻算法第29-30页
        2.3.2 朴素贝叶斯第30-31页
        2.3.3 决策树第31-33页
    2.4 本章小结第33-34页
3 高维数据的特征处理方法第34-41页
    3.1 特征选择算法第35-36页
        3.1.1 基于线性前向搜索算法的特征选择方法第35-36页
        3.1.2 基于GP的特征选择方法第36页
    3.2 分类问题中的特征构造算法第36-38页
        3.2.1 基于遗传规划的多特征构造方法第37页
        3.2.2 特征选择与特征构造混合方法第37-38页
    3.3 适应度函数第38-40页
    3.4 本章小结第40-41页
4 实验设计及结果分析第41-53页
    4.1 数据集和参数设置第41-42页
    4.2 实验方案第42-43页
        4.2.1 十折交叉验证第42-43页
        4.2.2 弗里德曼检验第43页
    4.3 实验结果与分析第43-52页
        4.3.1 LFSFC方法与其它两种Benchmark方法比较第44-46页
        4.3.2 LFSFC方法与三种基准方法比较第46-50页
        4.3.3 LFS与GPFS方法比较第50页
        4.3.4 分类器的比较第50-51页
        4.3.5 基于数据集分析第51-52页
    4.4 本章小结第52-53页
5 结论及展望第53-54页
参考文献第54-58页
作者简历第58-59页
致谢第59页

 
 
论文编号BS4734481,这篇论文共59
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