动态集成粗糙集约简
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第10-12页 |
| 1.3 主要工作及文章安排 | 第12-13页 |
| 第2章 粗糙集知识介绍 | 第13-17页 |
| 2.1 粗糙集概述 | 第13-14页 |
| 2.2 粗糙集约简 | 第14页 |
| 2.3 如何从约简得到规则 | 第14-17页 |
| 第3章 规则的不确定性度量 | 第17-22页 |
| 3.1 规则具有不确定性 | 第17-19页 |
| 3.2 基于粗糙集理论的规则不确定性度量 | 第19页 |
| 3.3 规则不确定性度量方法 | 第19-20页 |
| 3.4 不确定性度量方法总结 | 第20-22页 |
| 第4章 集成知识介绍 | 第22-29页 |
| 4.1 为什么要进行集成学习 | 第22-24页 |
| 4.1.1 统计学上的原因 | 第22-23页 |
| 4.1.2 计算上的原因 | 第23页 |
| 4.1.3 表示上的原因 | 第23-24页 |
| 4.2 集成学习的方法 | 第24-26页 |
| 4.3 集成学习中子分类器的独立性 | 第26-27页 |
| 4.4 集成学习的特点及局限 | 第27页 |
| 4.5 动态集成介绍 | 第27-29页 |
| 第5章 动态集成粗糙集约简 | 第29-38页 |
| 5.1 集成思想介绍 | 第29页 |
| 5.2 信任度的定义 | 第29-30页 |
| 5.3 理论分析 | 第30-32页 |
| 5.4 基于信任度的动态集成算法 | 第32-33页 |
| 5.5 动态集成算法中阈值的确定 | 第33页 |
| 5.6 实验分析 | 第33-38页 |
| 第6章 总结与展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第43页 |
