| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究工作的来源和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·模糊复测度和复模糊积分的现状 | 第9-10页 |
| ·多分类器研究现状 | 第10-11页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第11-12页 |
| 第二章 预备知识 | 第12-18页 |
| ·模糊复测度 | 第12-14页 |
| ·复 choquet 模糊积分 | 第14-15页 |
| ·几种常用的分类模型 | 第15页 |
| ·粒子群算法 | 第15-18页 |
| 第三章 基于复 choquet 模糊积分的分类器分类模型 | 第18-26页 |
| ·单分类器分类模型 | 第18-22页 |
| ·单分类器分类模型设计与实现 | 第18-20页 |
| ·数据实验分析 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| ·多分类器分类模型 | 第22-26页 |
| ·多分类器分类模型设计与实现 | 第22-24页 |
| ·数据实验分析 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于复 choquet 模糊积分的分类器模型的测度学习 | 第26-34页 |
| ·复 choquet 模糊积分的单分类器分类模型的测度学习设计与实现 | 第26-29页 |
| ·复 choquet 模糊积分的多分类器分类模型的测度学习设计与实现 | 第29-34页 |
| 第五章 实验 | 第34-38页 |
| ·复 choquet 模糊积分的单分类器分类模型的测度学习数据实验分析 | 第34-35页 |
| ·IRIS 数据集 | 第34页 |
| ·Balance-Scale 数据集 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35页 |
| ·复 choquet 模糊积分的多分类器分类模型的测度学习数据实验分析 | 第35-38页 |
| ·IRIS 数据集 | 第35-36页 |
| ·Balance-Scale 数据集 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第六章 结论与展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 硕士学位期间取得的研究成果 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 附件 | 第47页 |
