| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 实例选择基础 | 第13-21页 |
| 2.1 实例选择基础知识 | 第13-14页 |
| 2.1.1 实例选择的概念 | 第13页 |
| 2.1.2 实例选择的前提 | 第13页 |
| 2.1.3 实例选择的评价标准 | 第13-14页 |
| 2.2 实例选择算法研究方向 | 第14-17页 |
| 2.2.1 增量式实例选择 | 第14-15页 |
| 2.2.2 删除式实例选择 | 第15页 |
| 2.2.3 混合式实例选择 | 第15页 |
| 2.2.4 批量处理实例选择 | 第15-16页 |
| 2.2.5 投票式实例选择 | 第16页 |
| 2.2.6 搜索式实例选择 | 第16-17页 |
| 2.3 实例选择算法分类 | 第17-21页 |
| 2.3.1 CNN 方法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 FCNN 方法 | 第18页 |
| 2.3.3 ENN 方法 | 第18页 |
| 2.3.4 ICF 算法 | 第18-19页 |
| 2.3.5 MCS 算法 | 第19-20页 |
| 2.3.6 Learning Vector Quantization 方法 | 第20页 |
| 2.3.7 Tabu Search 方法 | 第20页 |
| 2.3.8 GA 方法 | 第20-21页 |
| 第3章 基于距离的实例选择算法 | 第21-27页 |
| 3.1 可达集和覆盖集概念 | 第21-23页 |
| 3.2 ICIS 算法 | 第23-25页 |
| 3.2.1 ICIS 算法思想 | 第23-24页 |
| 3.2.2 ICIS 的算法 | 第24页 |
| 3.2.3 ICIS 算法优缺点 | 第24页 |
| 3.2.4 ICIS 算法时间复杂度 | 第24-25页 |
| 3.3 IISDC 算法 | 第25-27页 |
| 3.3.1 IISDC 算法思想 | 第25-26页 |
| 3.3.2 IISDC 算法 | 第26页 |
| 3.3.3 IISDC 算法优缺点和时间复杂度 | 第26-27页 |
| 第4章 实验分析 | 第27-31页 |
| 4.1 实验设定 | 第27页 |
| 4.2 实验数据说明 | 第27-28页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第28-31页 |
| 第5章 结论与展望 | 第31-32页 |
| 参考文献 | 第32-34页 |
| 致谢 | 第34-35页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第35页 |