| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第9页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第9-11页 |
| 第二章 过滤式特征选择方法及分类器简介 | 第11-17页 |
| 2.1 过滤式特征选择方法简介 | 第11-14页 |
| 2.1.1 ERGS 方法 | 第11-12页 |
| 2.1.2 Relief-F 算法 | 第12页 |
| 2.1.3 Information Gain 算法 | 第12页 |
| 2.1.4 MRMR 算法 | 第12-13页 |
| 2.1.5 Pearson 相关系数算法 | 第13-14页 |
| 2.2 分类器简介 | 第14-17页 |
| 2.2.1 C4.5 分类器 | 第14页 |
| 2.2.2 KNN 分类器 | 第14页 |
| 2.2.3 SVM 分类器 | 第14-17页 |
| 第三章 改进的基于有效范围特征选择方法 | 第17-23页 |
| 3.1 ERGS 方法分析 | 第17-20页 |
| 3.2 改进的基于有效范围特征选择方法 | 第20-23页 |
| 第四章 本文改进的特征选择方法数值实验 | 第23-33页 |
| 4.1 实验数据库简介 | 第23页 |
| 4.2 C4.5 分类器中实验结果及对比分析 | 第23-26页 |
| 4.3 NN 分类器中实验结果及对比分析 | 第26-28页 |
| 4.4 SVM 分类器中实验结果及对比分析 | 第28-31页 |
| 4.5 实验结果总结 | 第31-33页 |
| 第五章 总结和展望 | 第33-34页 |
| 参考文献 | 第34-37页 |
| 致谢 | 第37-38页 |
| 在学期间公开发表论文情况 | 第38页 |