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基于近邻关系的稀有类挖掘

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第1章 绪论第14-27页
    1.1 研究背景第14-17页
    1.2 研究现状第17-23页
        1.2.1 基于先验知识的稀有类检测问题第18-19页
        1.2.2 无先验知识的稀有类检测问题第19-20页
        1.2.3 稀有类分类问题第20-21页
        1.2.4 稀有类聚类问题第21-22页
        1.2.5 研究现状小结第22-23页
    1.3 本文主要工作第23-25页
    1.4 本文组织结构第25-27页
第2章 稀有类挖掘的基本过程与评价第27-35页
    2.1 稀有类的定义第27-28页
    2.2 稀有类挖掘的基本过程第28-32页
        2.2.1 稀有类检测的基本过程第28-30页
        2.2.2 稀有类勘探的基本过程第30-32页
    2.3 稀有类挖掘的评价第32-33页
        2.3.1 稀有类检测的评价内容和评价方法第32-33页
        2.3.2 稀有类勘探的评价内容和评价方法第33页
    2.4 本章小结第33-35页
第3章 基于先验知识的稀有类检测第35-70页
    3.1 引言第35-37页
    3.2 相关工作第37-40页
        3.2.1 现有的基于先验知识的稀有类检测技术第37-38页
        3.2.2 边界点检测技术第38-39页
        3.2.3 相关工作小结第39-40页
    3.3 问题定义第40-41页
    3.4 使用边界度的稀有类检测算法第41-55页
        3.4.1 准备工作第41-46页
        3.4.2 RADAR算法第46-49页
        3.4.3 实验分析第49-55页
    3.5 使用加权边界度的稀有类检测算法第55-68页
        3.5.1 准备工作第55-58页
        3.5.2 CATION算法第58-60页
        3.5.3 实验分析第60-68页
    3.6 本章小结第68-70页
第4章 无先验知识的稀有类检测第70-97页
    4.1 引言第70-72页
    4.2 相关工作第72-74页
        4.2.1 现有的无先验知识的稀有类检测技术第72-73页
        4.2.2 奇异点检测技术第73-74页
        4.2.3 相关工作小结第74页
    4.3 问题定义第74-75页
    4.4 基于互k近邻关系的稀有类检测技术第75-90页
        4.4.1 准备工作第76-83页
        4.4.2 自动选k技术第83-87页
        4.4.3 CLOVER算法第87-90页
    4 5 实验分析第90-96页
        4.5.1 实验设置第90-91页
        4.5.2 询问次数比较第91-94页
        4.5.3 时问效率比较第94-96页
        4.5.4 自动选k技术的有效性第96页
    4.6 本章小结第96-97页
第5章 稀有类勘探第97-123页
    5.1 引言第97-99页
    5.2 相关工作第99-102页
        5.2.1 稀有类分类技术第99-100页
        5.2.2 稀有类聚类技术第100-101页
        5.2.3 局部社区检测技术第101-102页
        5.2.4 相关工作小结第102页
    5.3 问题定义第102-103页
    5.4 基于k近邻图的稀有类勘探技术第103-112页
        5.4.1 准备工作第103-107页
        5.4.2 自动选k技术第107-110页
        5.4.3 FRANK算法第110-112页
    5.5 实验分析第112-122页
        5.5.1 实验设置第112-113页
        5.5.2 准确性比较第113-117页
        5.5.3 时间效率比较第117-118页
        5.5.4 自动选k技术的有效性第118-122页
    5.6 本章小结第122-123页
第6章 总结与展望第123-127页
    6.1 本文工作总结第123-125页
    6.2 未来工作展望第125-127页
参考文献第127-136页
攻读博士学位期间主要的研究成果第136-138页
致谢第138页

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