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面向多特征集成的粒化建模方法及其应用研究

摘要第6-8页
Abstract第8-10页
第1章 绪论第17-23页
    1.1. 研究背景与意义第17-20页
    1.2. 研究内容和组织结构第20-23页
第2章 粗糙集理论概述第23-35页
    2.1. Pawlak经典粗糙集第23-28页
        2.1.1. 知识表示与粗糙近似集第23-25页
        2.1.2. 近似集的度量第25-26页
        2.1.3. 知识依赖第26-27页
        2.1.4. 特征约简第27-28页
    2.2. 模糊粗糙集第28-30页
        2.2.1. 模糊粗糙集模型第28-29页
        2.2.2. 近似质量与条件熵第29页
        2.2.3. 近似约简第29-30页
    2.3. 邻域粗糙集第30-33页
        2.3.1. 邻域粗糙集模型第30-31页
        2.3.2. 近似质量与邻域决策第31-33页
    2.4. 本章小结第33-35页
第3章 单标记下的特征空间转换策略与粗糙数据分析第35-41页
    3.1. 引言第35页
    3.2. 多特征空间第35-37页
        3.2.1. 多特征空间的构造方法第35-36页
        3.2.2. 多特征空间下的近似质量第36页
        3.2.3. 多特征空间下的条件熵第36-37页
    3.3. 性能分析第37-38页
        3.3.1. 数据集第37页
        3.3.2. 近似质量的对比第37页
        3.3.3. 条件熵的对比第37-38页
        3.3.4. 分类性能的对比第38页
    3.4. 本章小结第38-39页
    本章内容相关的论文第39-41页
第4章 多标记下的特征空间转换策略与粗糙数据分析第41-57页
    4.1. 引言第41-42页
    4.2. 多标记学习第42-44页
        4.2.1. 多标记学习框架第42-43页
        4.2.2. 类属特征空间的构造方法第43-44页
        4.2.3. 分类模型的生成第44页
    4.3. 基于类属特征约简的多标记学习第44-48页
        4.3.1. 类属特征空间维度约简方法第44-45页
        4.3.2. 样本选择策略第45-46页
        4.3.3. 样本选择策略下类属特征空间维度约简方法第46-48页
    4.4. 性能分析第48-54页
        4.4.1. 数据集第48-49页
        4.4.2. 实验设置第49-50页
        4.4.3. 实验结果第50-54页
    4.5. 本章小结第54页
    本章内容相关的论文第54-57页
第5章 参数化特征空间下的协同分类方法第57-63页
    5.1. 引言第57页
    5.2. 协同表达分类器第57-58页
    5.3. 分类学习方法第58-60页
        5.3.1. 特征选择算法第58-59页
        5.3.2. 邻域协同分类器第59-60页
    5.4. 性能分析第60-62页
        5.4.1. 数据集第60页
        5.4.2. 实验设置第60页
        5.4.3. 实验结果第60-62页
    5.5. 本章小结第62页
    本章内容相关的论文第62-63页
第6章 多特征空间融合策略下的蛋白质结构类型预测方法第63-73页
    6.1. 引言第63-64页
    6.2. 特征抽取方法第64-66页
        6.2.1. 伪氨基酸组成第64-65页
        6.2.2. 伪位置特异性得分矩阵第65-66页
    6.3. 蛋白质结构类型预测方法第66-68页
        6.3.1. k-近邻错误率第66-67页
        6.3.2. 分类学习方法第67-68页
    6.4. 性能分析第68-71页
        6.4.1. 基准数据集第68页
        6.4.2. 实验设置第68-69页
        6.4.3. 实验结果第69-71页
    6.5. 本章小结第71页
    本章内容相关的论文第71-73页
结论与展望第73-75页
参考文献第75-85页
攻读硕士学位期间发表的论文情况第85-87页
攻读硕士学位期间主持(参与)的科研项目第87-89页
攻读硕士学位期间参加的学术交流第89-91页
攻读硕士学位期间的获奖情况第91-93页
致谢第93-94页

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