| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 非平衡大数据分类的国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12页 |
| 1.4 本文组织 | 第12-14页 |
| 第2章 基础知识 | 第14-24页 |
| 2.1 Hadoop基础知识 | 第14-17页 |
| 2.2 极限学习机(ELM:Extreme Learning Machine) | 第17-19页 |
| 2.3 分类器性能评价指标 | 第19-24页 |
| 第3章 基于异类最近邻随机上采样和多数投票集成的两类非平衡大数据分类方法 | 第24-31页 |
| 3.1 算法的基本思想 | 第24-28页 |
| 3.2 实验结果及分析 | 第28-31页 |
| 第4章 基于模糊积分的极限学习机集成两类非平衡大数据分类方法 | 第31-41页 |
| 4.1 基于异类最近邻超球的随机上采样方法 | 第31-32页 |
| 4.2 基于模糊积分的集成极限学习机非平衡数据分类方法 | 第32-36页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第36-41页 |
| 第5章 总结与展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46页 |