| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状和论文主要内容 | 第12-13页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关内容及方法 | 第14-20页 |
| 2.1 信息论基础 | 第14-15页 |
| 2.2 特征选择算法 | 第15-17页 |
| 2.3 核密度估计(KDE) | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 KDE熵及贪心特征选择算法 | 第20-43页 |
| 3.1 连续特征KDE熵 | 第20-24页 |
| 3.1.1 KDE概率 | 第20-22页 |
| 3.1.2 KDE熵 | 第22-24页 |
| 3.2 混合特征KDE熵 | 第24-29页 |
| 3.2.1 KDE概率 | 第24-25页 |
| 3.2.2 KDE熵 | 第25-29页 |
| 3.3 基于混合特征KDE条件熵的贪心特征选择算法 | 第29-37页 |
| 3.3.1 算法描述与时间复杂度分析 | 第29-32页 |
| 3.3.2 特征选择算法的效果评估实验 | 第32-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-43页 |
| 第4章 KDE熵的矩阵式及快速的贪心特征选择算法 | 第43-67页 |
| 4.1 核矩阵 | 第43-46页 |
| 4.1.1 第一种增量方法 | 第44-45页 |
| 4.1.2 第二种增量方法 | 第45-46页 |
| 4.2 数据向量和划分矩阵 | 第46-50页 |
| 4.3 核划分矩阵 | 第50-52页 |
| 4.4 离散特征熵的矩阵式 | 第52-54页 |
| 4.5 连续特征KDE熵的矩阵式 | 第54-55页 |
| 4.6 混合特征KDE熵的矩阵式 | 第55-57页 |
| 4.7 快速的基于混合特征KDE条件熵矩阵式的贪心特征选择算法 | 第57-64页 |
| 4.7.1 算法描述与时间复杂度分析 | 第57-62页 |
| 4.7.2 特征选择算法的速度实验 | 第62-64页 |
| 4.8 本章小结 | 第64-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-68页 |
| 5.1 总结 | 第67页 |
| 5.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73页 |