基于集成模型的倾斜数据流分类方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-15页 |
| ·课题来源 | 第12页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 倾斜数据流挖掘 | 第15-26页 |
| ·数据流概述 | 第15-20页 |
| ·数据流的定义 | 第15页 |
| ·数据流分类问题定义 | 第15-17页 |
| ·数据流中的概念漂移定义 | 第17-18页 |
| ·数据流概念漂移的处理方法 | 第18-19页 |
| ·相应的评估标准 | 第19-20页 |
| ·倾斜数据流概述 | 第20-25页 |
| ·倾斜数据流分类 | 第20-21页 |
| ·已有处理方法简介 | 第21-23页 |
| ·相应的评估标准 | 第23-24页 |
| ·倾斜数据流分类的研究现状 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 倾斜数据流集成分类方法研究 | 第26-36页 |
| ·技术基础 | 第26-27页 |
| ·WE 集成模型 | 第26-27页 |
| ·决策树分类算法 | 第27页 |
| ·ECSDS 算法 | 第27-31页 |
| ·处理机制 | 第28-29页 |
| ·算法描述 | 第29-30页 |
| ·算法分析 | 第30-31页 |
| ·实验与性能分析 | 第31-35页 |
| ·实验环境和评估标准 | 第31-32页 |
| ·参数分析 | 第32-33页 |
| ·性能对比与分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 倾斜数据流的概念漂移检测方法研究 | 第36-46页 |
| ·相关概念 | 第36-37页 |
| ·正类分类错误率 | 第36页 |
| ·概念漂移检测方法分析 | 第36-37页 |
| ·CSCEP 算法 | 第37-41页 |
| ·处理机制 | 第37-39页 |
| ·算法描述 | 第39-40页 |
| ·算法分析 | 第40-41页 |
| ·实验与性能分析 | 第41-45页 |
| ·实验数据 | 第41-42页 |
| ·性能分析和对比 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 结束语 | 第46-47页 |
| ·本文总结 | 第46页 |
| ·工作展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 研究生期间参加科研和发表论文 | 第52-53页 |
