| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第11-16页 |
| ·模式识别研究现状 | 第11-13页 |
| ·基元提取方法研究现状 | 第13-15页 |
| ·多元图表示法研究现状 | 第15-16页 |
| ·论文的主要内容及结构 | 第16-18页 |
| 第2章 基于多元图理论的图形特征基元提取 | 第18-37页 |
| ·数据可视化分类方法 | 第18-19页 |
| ·多元图表达原理及其可视化实现方法 | 第19-27页 |
| ·脸谱图 | 第19-24页 |
| ·雷达图 | 第24-26页 |
| ·星座图 | 第26-27页 |
| ·基于多元图原理的可视化信息融合的特征基元提取 | 第27-36页 |
| ·数据预处理 | 第27-28页 |
| ·组合降维方法 | 第28-30页 |
| ·多元图特征基元提取、融合和分类准则 | 第30-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 多元图特征基元提取中的特征排序 | 第37-49页 |
| ·多元图特征基元提取中的特征排序问题 | 第37-38页 |
| ·基于特征选择方法的特征排序 | 第38-43页 |
| ·特征选择方法基础理论 | 第38-41页 |
| ·基于滤波器法的特征排序 | 第41-42页 |
| ·基于卷绕法的特征排序 | 第42-43页 |
| ·基于遗传算法的特征排序 | 第43-45页 |
| ·特征排序实验结果与分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于多元图特征基元的模式分类实验 | 第49-75页 |
| ·分类算法介绍 | 第49-59页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第49-50页 |
| ·线性分类器 | 第50-52页 |
| ·支持向量机 | 第52-59页 |
| ·实验与分析 | 第59-74页 |
| ·实验数据集描述 | 第59-60页 |
| ·多元图图形基元特征提取方法 | 第60-61页 |
| ·分类器训练方法 | 第61页 |
| ·基于 filter 法和 GA 的图形特征基元提取对比实验 | 第61-64页 |
| ·基于 wrapper 法和 GA 的图形特征基元提取对比实验 | 第64-66页 |
| ·参数统计的实验结果及分析 | 第66-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 作者简介 | 第83页 |