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基于最大权重最小冗余准则的特征选择方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-16页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 研究内容和论文结构第12-16页
2 基于最大平均权重最小平均冗余准则的特征选择方法第16-43页
    2.1 符号说明第16-17页
    2.2 特征权重评价函数及性质第17-18页
    2.3 MAWMAR方法第18-30页
        2.3.1 模型建立第19-20页
        2.3.2 模型转化第20-29页
        2.3.3 MAWMAR算法实现第29-30页
    2.4 数值实验第30-42页
        2.4.1 测试数据集第31-32页
        2.4.2 实验设置第32-33页
        2.4.3 参数的选择第33-34页
        2.4.4 实验结果及讨论第34-42页
    2.5 本章小结第42-43页
3 基于最大总权重最小冗余准则的特征选择方法第43-61页
    3.1 符号说明第43页
    3.2 MaTo WMiR方法第43-48页
        3.2.1 模型建立第43-45页
        3.2.2 模型转化第45-47页
        3.2.3 MaTo WMiR算法实现第47-48页
    3.3 数值实验第48-60页
        3.3.1 测试数据集第49-51页
        3.3.2 实验设置第51页
        3.3.3 参数的选择第51-52页
        3.3.4 实验结果与讨论第52-60页
    3.4 本章小结第60-61页
4 模型对比分析第61-75页
    4.1 基于分支定界法求解模型的对比分析第61-68页
        4.1.1 测试数据集第61页
        4.1.2 实验设置第61-62页
        4.1.3 实验结果分析第62-64页
        4.1.4 原因分析第64-68页
    4.2 基于遗传算法求解模型的对比分析第68-74页
        4.2.1 测试数据集第69页
        4.2.2 实验设置第69-70页
        4.2.3 实验结果分析第70-72页
        4.2.4 原因分析第72-74页
    4.3 本章小结第74-75页
结论第75-77页
参考文献第77-81页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第81-82页
致谢第82-83页

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