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纠错输出编码方法的研究和应用

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第13-22页
    1.1 纠错输出编码研究背景和意义第13-16页
        1.1.1 纠错输出编码研究发展历史第13-15页
        1.1.2 纠错输出编码的研究现状第15-16页
    1.2 DNA微阵列第16-20页
        1.2.1 微阵列数据的特点第17-19页
        1.2.2 微阵列数据分析方法第19-20页
        1.2.3 纠错输出编码应用于分类微阵列数据第20页
    1.3 本文结构介绍第20-22页
第二章 相关理论第22-34页
    2.1 监督学习第22页
    2.2 集成学习第22-23页
    2.3 特征选择第23-26页
        2.3.1 特征选择方法分类第24页
        2.3.2 常用特征选择方法第24-26页
    2.4 纠错输出编码第26-31页
        2.4.1 ECOC原理第26-29页
        2.4.2 二元编码和三元编码第29页
        2.4.3 固定编码第29-30页
        2.4.4 随机编码第30-31页
        2.4.5 数据依赖编码第31页
    2.5 解码方法介绍第31-32页
        2.5.1 二元解码和三元解码第31页
        2.5.2 硬解码和软解码第31-32页
        2.5.3 常用解码方法第32页
    2.6 本章小结第32-34页
第三章 自调节编码ECOC算法第34-53页
    3.1 算法介绍第34-41页
        3.1.1 算法思路第34-35页
        3.1.2 相关内容:数据复杂度第35-36页
        3.1.3 算法第一步:构造编码矩阵第36-38页
        3.1.4 算法第二步:自动拓展矩阵第38-41页
    3.2 比例欧式解码第41-42页
        3.2.1 弱欧式解码的弊端第41页
        3.2.2 优化计算量第41-42页
        3.2.3 RED解码解决“多零倾向”第42页
    3.3 实验介绍第42-52页
        3.3.1 数据集介绍第43页
        3.3.2 特征覆盖度第43-45页
        3.3.3 矩阵长度第45-47页
        3.3.4 迭代过程第47-49页
        3.3.5 最终分类结果与对比第49-51页
        3.3.6 实验总结第51-52页
    3.4 本章小结第52-53页
第四章 基于距离个性化编码ECOC算法第53-71页
    4.1 方法介绍第53-56页
        4.1.1 方法思路第53-54页
        4.1.2 详细介绍第54页
        4.1.3 距离测度第54-56页
    4.2 UCI数据集上的实验与分析第56-63页
        4.2.1 实验数据集第56-57页
        4.2.2 预处理方法第57-58页
        4.2.3 选择特征个数第58-60页
        4.2.4 实验结果第60-62页
        4.2.5 不同距离比较第62-63页
        4.2.6 实验总结第63页
    4.3 微阵列数据实验和分析第63-69页
        4.3.1 数据集介绍&预处理方法第64页
        4.3.2 选择特征个数第64-67页
        4.3.3 实验结果第67-69页
    4.4 本章小结第69-71页
第五章 基于Python的ECOC方法实现第71-80页
    5.1 ECOC工具包介绍第71-72页
        5.1.1 Matlab工具包第71-72页
        5.1.2 Python工具包第72页
    5.2 ecoctlk介绍第72-79页
        5.2.1 ECOC框架类第72-74页
        5.2.2 编码方法第74-75页
        5.2.3 解码方法第75-77页
        5.2.4 数据复杂度第77-78页
        5.2.5 特征选择方法第78-79页
    5.3 本章小结第79-80页
第六章 总结与展望第80-82页
    6.1 总结第80-81页
    6.2 展望第81-82页
参考文献第82-87页
硕士期间发表学术论文情况第87-88页
致谢第88页

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