| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 变量注释表 | 第15-16页 |
| 1 绪论 | 第16-23页 |
| 1.1 研究动机 | 第16-17页 |
| 1.2 研究目标 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 研究方法 | 第19-20页 |
| 1.5 研究成果及意义 | 第20-21页 |
| 1.6 论文结构 | 第21-23页 |
| 2 非平衡数据与非平衡学习 | 第23-30页 |
| 2.1 非平衡数据 | 第23页 |
| 2.2 非平衡问题的发展现状 | 第23-25页 |
| 2.3 非平衡问题的评价指标 | 第25-27页 |
| 2.4 过采样算法 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 一类基于流形嵌入过采样的非平衡数据分类方法 | 第30-43页 |
| 3.1 方法提出背景 | 第30页 |
| 3.2 流形学习算法 | 第30-32页 |
| 3.3 算法主要框架 | 第32-34页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第34-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 4 基于半监督过采样非平衡学习的矿山微震信号识别方法 | 第43-52页 |
| 4.1 研究背景 | 第43-44页 |
| 4.2 微震信号识别半监督过采样框架 | 第44-46页 |
| 4.3 仿真实验 | 第46-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 5 基于局部线性插值的非平衡数据过采样方法 | 第52-62页 |
| 5.1 方法的提出 | 第52页 |
| 5.2 LLIOTE | 第52-54页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第54-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 6 结论 | 第62-65页 |
| 6.1 本文工作 | 第62-63页 |
| 6.2 进一步研究工作 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 作者简历 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |