面向概念漂移问题的选择性适应集成学习方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 增量学习介绍 | 第12-14页 |
| 1.1.1 增量学习概述 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2 增量学习中的概念漂移问题介绍 | 第14-16页 |
| 1.3 本文内容及创新之处 | 第16-17页 |
| 1.4 本文结构 | 第17-20页 |
| 第2章 概念漂移问题的研究现状 | 第20-30页 |
| 2.1 关于处理概念漂移问题方法的概述 | 第20-22页 |
| 2.2 面向概念漂移问题的集成学习介绍 | 第22-30页 |
| 2.2.1 集成学习概述 | 第22-23页 |
| 2.2.2 概念漂移问题中的集成学习 | 第23-25页 |
| 2.2.3 基于数据块的集成学习研究现状 | 第25-28页 |
| 2.2.4 发展趋势 | 第28-30页 |
| 第3章 选择性迁移学习方法的研究 | 第30-42页 |
| 3.1 相关研究 | 第30-31页 |
| 3.1.1 迁移学习概述 | 第30页 |
| 3.1.2 基于迁移学习的集成学习技术介绍 | 第30-31页 |
| 3.2 选择性迁移学习方法介绍 | 第31-34页 |
| 3.2.1 基本思路 | 第31页 |
| 3.2.2 具体方法 | 第31-34页 |
| 3.2.3 算法伪代码 | 第34页 |
| 3.3 实验及分析 | 第34-39页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第34-38页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-42页 |
| 第4章 关于集成模型中子模型适应性的影响的研究 | 第42-52页 |
| 4.1 基本思路 | 第42-43页 |
| 4.2 相关工作 | 第43-44页 |
| 4.3 强适应性子模型的影响分析 | 第44-47页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第44-46页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第46页 |
| 4.3.3 原因分析 | 第46-47页 |
| 4.4 仅提升部分子模型适应性的改进算法 | 第47-49页 |
| 4.4.1 实验结果 | 第48-49页 |
| 4.4.2 原因分析 | 第49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-56页 |
| 5.1 工作总结 | 第52-54页 |
| 5.2 未来展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第62页 |
