基于噪声过滤及修正的鲁棒流数据分类
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文工作 | 第11-12页 |
| 第二章 文献综述 | 第12-21页 |
| 2.1 直接集成方法 | 第12-17页 |
| 2.1.1 横向集成方法 | 第12-13页 |
| 2.1.2 纵向集成方法 | 第13页 |
| 2.1.3 双向集成方法 | 第13-15页 |
| 2.1.4 分析与评价 | 第15-17页 |
| 2.2 噪声预处理方法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 鲁棒回归 | 第17-18页 |
| 2.2.2 局部全局过滤 | 第18-20页 |
| 2.2.3 分析与评价 | 第20-21页 |
| 第三章 噪声处理与模型学习 | 第21-29页 |
| 3.1 整体框架 | 第21-22页 |
| 3.2 噪声判断 | 第22-23页 |
| 3.3 概率估计 | 第23-26页 |
| 3.3.1 属性概率估计 | 第23-25页 |
| 3.3.2 标签概率估计 | 第25-26页 |
| 3.4 问题建模与求解 | 第26-27页 |
| 3.4.1 属性噪声过滤 | 第26页 |
| 3.4.2 标签噪声修正 | 第26-27页 |
| 3.5 讨论 | 第27-29页 |
| 第四章 实验分析 | 第29-37页 |
| 4.1 实验设置 | 第29页 |
| 4.2 仿真数据集实验 | 第29-34页 |
| 4.3 现实数据集实验 | 第34-36页 |
| 4.4 小结 | 第36-37页 |
| 第五章 结语 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-41页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
