| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究目的及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究的情况及进展 | 第11-14页 |
| 1.2.1 线性特征提取方法 | 第11-13页 |
| 1.2.2 非线性特征提取方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 代价敏感性学习 | 第14页 |
| 1.3 本文主要工作概述 | 第14-15页 |
| 1.4 本文余下部分内容的安排 | 第15-16页 |
| 第二章 相关基础知识介绍 | 第16-30页 |
| 2.1 最大间隔准则学习 | 第16-17页 |
| 2.2 代价敏感学习 | 第17-24页 |
| 2.2.1 代价敏感两类问题和多类问题学习 | 第17-20页 |
| 2.2.2 代价敏感子空间学习 | 第20-24页 |
| 2.3 二维子空间学习 | 第24-26页 |
| 2.3.1 二维主成分分析方法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 二维线性鉴别分析方法 | 第25-26页 |
| 2.4 非线性鉴别方法 | 第26-30页 |
| 2.4.1 几种常见的核函数 | 第26-27页 |
| 2.4.2 核主成分分析法 | 第27-28页 |
| 2.4.3 核鉴别分析法 | 第28-30页 |
| 第三章 基于代价敏感的最大间隔准则分析方法介绍 | 第30-43页 |
| 3.1 代价敏感最大间隔准则方法的动机及基本思路 | 第30-31页 |
| 3.2 代价敏感最大间隔准则学习 | 第31-33页 |
| 3.3 代价敏感最大间隔准则算法的推导过程 | 第33-34页 |
| 3.4 代价敏感最大间隔准则算法的实验结果 | 第34-42页 |
| 3.4.1 实验数据库 | 第34-36页 |
| 3.4.2 实验参数的设定 | 第36-37页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第37-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于二维的代价敏感最大间隔准则分析方法介绍 | 第43-53页 |
| 4.1 二维的代价敏感最大间隔准则方法的动机及基本思路 | 第43页 |
| 4.2 二维的代价敏感最大间隔准则方法介绍 | 第43-45页 |
| 4.3 二维的代价敏感最大间隔准则方法求解的推导过程 | 第45-47页 |
| 4.4 二维的代价敏感最大间隔准则方法的实验结果 | 第47-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于核的代价敏感最大间隔准则分析方法介绍 | 第53-64页 |
| 5.1 核的代价敏感最大间隔准则方法的动机及基本思路 | 第53页 |
| 5.2 核的代价敏感最大间隔准则分析方法 | 第53-54页 |
| 5.3 核的代价敏感最大间隔准则求解方法及推导 | 第54-58页 |
| 5.4 核的代价敏感最大间隔准则算法的实验结果 | 第58-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第64页 |
| 6.2 进一步研究展望 | 第64-66页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
