覆盖算法的增量学习研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-7页
目录	第7-9页
第一章 绪论	第9-13页
·课题的研究背景和意义	第9-10页
·国内外研究的现状	第10-11页
·本文研究的主要内容	第11-13页
第二章 增量学习常用分类模型概述	第13-17页
·增量学习	第13页
·分类模型	第13-16页
·支持向量机方法	第14页
·神经网络方法	第14-15页
·贝叶斯方法	第15页
·决策树方法	第15-16页
·本章小结	第16-17页
第三章 覆盖算法及其增量学习	第17-22页
·覆盖算法及其改进	第17-19页
·覆盖算法	第17-18页
·改进的覆盖算法	第18-19页
·覆盖算法的增量学习概述	第19-21页
·覆盖算法的增量学习模型	第19-20页
·覆盖算法的增量学习遗忘机制	第20-21页
·本章小结	第21-22页
第四章 基于覆盖的增量学习研究	第22-40页
·基于覆盖的增量学习算法	第22-28页
·算法描述	第22-23页
·实验与结果分析	第23-28页
·基于覆盖的时序样本遗忘增量学习	第28-32页
·遗忘机制描述	第28-29页
·实验与结果分析	第29-32页
·基于覆盖的时序知识遗忘增量学习	第32-35页
·遗忘机制描述	第32页
·实验与结果分析	第32-35页
·基于覆盖的密度知识遗忘增量学习	第35-38页
·遗忘机制描述	第35-36页
·实验与结果分析	第36-38页
·三种遗忘机制的比较与分析	第38-39页
·本章小结	第39-40页
第五章 总结与展望	第40-42页
·总结	第40页
·展望	第40-42页
参考文献	第42-46页
附录Ⅰ 图索引	第46-47页
附录Ⅱ 表索引	第47-48页
致谢	第48-49页
攻读硕士学位期间从事的科研项目及发表的论文	第49-50页