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基于Bagging-CART的多分类不平衡数据模型

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 国外研究现状分析第12-13页
        1.2.2 国内研究现状分析第13-14页
    1.3 论文研究内容及组织结构第14-16页
        1.3.1 研究内容第14-15页
        1.3.2 组织结构第15-16页
第二章 基于Bagging-CART的多分类数据模型第16-34页
    2.1 传统数据平衡方法第16-18页
    2.2 基于分组的数据平衡方法第18-19页
    2.3 CART算法第19-21页
    2.4 Bagging算法第21页
    2.5 Bagging-CART决策树分类算法第21-24页
    2.6 加权最小距离分类器第24-27页
    2.7 基于Bagging-CART多分类数据模型实现第27-33页
        2.7.1 基于Bagging的多分类分组数据平衡方法第27-29页
        2.7.2 基于改进加权最小距离模型的Bagging-CART算法第29-31页
        2.7.3 基于Bagging平衡方法-加权最小距离的Bagging-CART优化算法第31-33页
    2.8 本章小结第33-34页
第三章 算法仿真研究第34-49页
    3.1 测试数据集第34-35页
    3.2 实验系统的架构设计与架设第35页
    3.3 分类器的评价指标第35-38页
    3.4 数据平衡方法的实验结果对比与分析第38-41页
    3.5 模型集成方案的实验结果第41-44页
    3.6 案例研究——航空发动机滑油系统故障诊断第44-48页
        3.6.1 研究问题描述第45-46页
        3.6.2 测试实验过程第46-47页
        3.6.3 结果分析第47-48页
    3.7 本章小结第48-49页
第四章 基于Bagging-CART的数据挖掘系统设计与实现第49-66页
    4.1 系统需求第49页
    4.2 系统基本设计第49-50页
        4.2.1 系统功能第49-50页
        4.2.2 数据挖掘web系统的总体架构第50页
    4.3 数据库设计第50-53页
        4.3.1 MySQL数据库第50-51页
        4.3.2 Hibernate框架第51页
        4.3.3 数据库表和关系第51-53页
    4.4 数据挖掘web系统开发实现第53-54页
    4.5 数据上传模块第54-58页
        4.5.1 数据上传模块视图层第55-57页
        4.5.2 数据上传模块的控制层和模型层第57-58页
    4.6 数据分析模块第58-60页
        4.6.1 数据分析模块视图层第59-60页
        4.6.2 数据处理模块控制层和模型层第60页
    4.7 系统测试第60-65页
        4.7.1 系统测试环境第60-61页
        4.7.2 数据上传保存测试第61-62页
        4.7.3 数据查寻,展示测试第62-63页
        4.7.4 机器学习算法功能测试第63-65页
    4.8 本章小结第65-66页
第五章 总结与展望第66-67页
    5.1 论文主要研究内容第66页
    5.2 研究展望第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-72页
作者简介第72页

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