| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-10页 |
| ·论文的主要内容和结构 | 第10-11页 |
| ·本章小结 | 第11-13页 |
| 2 不平衡数据集概述及其分类算法 | 第13-23页 |
| ·不平衡数据集概述 | 第13-14页 |
| ·典型的不平衡数据集分类算法 | 第14-18页 |
| ·AdaBoost算法 | 第14-15页 |
| ·SMOTE算法 | 第15-17页 |
| ·其它分类算法 | 第17-18页 |
| ·不平衡数据集分类算法的性能指标 | 第18-20页 |
| ·不平衡数据集分类特点 | 第20-21页 |
| ·样本缺失和噪声数据 | 第20页 |
| ·不恰当的评价指标 | 第20-21页 |
| ·不恰当的归纳偏置 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 3 不平衡数据集的约束型欠采样支持向量机算法 | 第23-37页 |
| ·数据集的采样法 | 第23-25页 |
| ·过采样法 | 第23页 |
| ·欠采样法 | 第23-24页 |
| ·智能式采样法 | 第24页 |
| ·其他采样方法 | 第24-25页 |
| ·约束型欠采样方法 | 第25-27页 |
| ·设计思想 | 第25-26页 |
| ·算法描述 | 第26-27页 |
| ·支持向量机算法 | 第27-29页 |
| ·基于约束型欠采样的支持向量机 | 第29-31页 |
| ·设计思想 | 第29-30页 |
| ·算法描述 | 第30-31页 |
| ·仿真结果及分析 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 4 不平衡数据集的遗传模糊分类算法 | 第37-51页 |
| ·模糊系统 | 第37-41页 |
| ·模糊系统的结构 | 第37-39页 |
| ·模糊系统类型 | 第39-40页 |
| ·模糊分类系统 | 第40-41页 |
| ·模糊分类系统的初始化 | 第41-43页 |
| ·不平衡数据集的遗传模糊分类算法 | 第43-45页 |
| ·不平衡数据集的遗传模糊分类算法步骤 | 第45-46页 |
| ·仿真结果及分析 | 第46-49页 |
| ·Wisconsin Breast Cancer分类问题 | 第46-48页 |
| ·Glass7分类问题 | 第48页 |
| ·Ecoli5分类问题 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 5 不平衡数据集的协同进化分类算法 | 第51-63页 |
| ·模糊系统的分解和各种群染色体编码 | 第51-52页 |
| ·子种群染色体之间的合作 | 第52-55页 |
| ·种群个体的适应度计算策略 | 第53-54页 |
| ·适应度函数 | 第54-55页 |
| ·种群的遗传操作 | 第55页 |
| ·多目标协同进化算法(MOCOEA)步骤 | 第55-58页 |
| ·仿真结果及分析 | 第58-62页 |
| ·Wisconsin Breast Cancer分类问题 | 第58-59页 |
| ·Class7分类问题 | 第59-60页 |
| ·Ecoli5分类问题 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 6 结论与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |