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特征选择算法研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第11-16页
   ·研究背景及意义第11页
   ·特征选择的定义第11-12页
   ·特征选择研究的历史与现状第12-14页
   ·本文内容安排第14-16页
第二章 特征选择各要素分析第16-22页
   ·特征子集生成第16-18页
   ·特征子集评价第18-20页
   ·停止条件第20页
   ·结果验证第20页
   ·本章小结第20-22页
第三章 过滤式特征选择算法第22-35页
   ·ReliefF 与一种基于特征相关性算法的组合算法第22-27页
     ·ReliefF 特征选择算法第22-23页
     ·一种基于特征相关性的特征选择算法第23-26页
     ·ReliefF 算法与Mitra 算法的组合算法第26页
     ·组合算法实验验证第26-27页
   ·改进的HFR 算法第27-34页
     ·粗糙集理论简述第27-30页
     ·AR1 属性约简算法第30-31页
     ·HFR(Hybrid Fast Reduction)算法第31-33页
     ·HFR 的改进算法第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第四章 封装式特征选择算法第35-47页
   ·基于分类结果矩阵的特征选择算法第35-39页
     ·分类结果矩阵第35-36页
     ·基于分类结果矩阵的特征选择算法第36-38页
     ·实验验证第38-39页
   ·基于互补系数的特征选择算法第39-46页
     ·互补系数第39-40页
     ·基于互补系数的特征选择算法第40-41页
     ·实验验证及结果分析第41-46页
   ·本章小结第46-47页
第五章 结束语第47-49页
致谢第49-50页
作者在攻读硕士学位期间发表的论文第50-51页
参考文献第51-54页

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