基于闭包的分类判别方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·课题研究内容及论文组织情况 | 第12-14页 |
| ·课题研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织情况 | 第13-14页 |
| 第二章 基本分类方法的研究 | 第14-30页 |
| ·分类的定义与过程 | 第14-15页 |
| ·分类问题的一般方法 | 第15-16页 |
| ·分类方法的评价 | 第16-17页 |
| ·几种经典的分类方法 | 第17-30页 |
| ·贝叶斯分类 | 第18-19页 |
| ·神经网络分类 | 第19-21页 |
| ·决策树分类 | 第21-23页 |
| ·支持向量机分类 | 第23-28页 |
| ·其它分类方法 | 第28-30页 |
| 第三章 闭包的分类判别模型 | 第30-37页 |
| ·闭包的相关知识 | 第30-35页 |
| ·构造n维空间中闭包的算法 | 第30-32页 |
| ·二维空间闭包构造的具体算法 | 第32-34页 |
| ·三维空间闭包构造的具体算法 | 第34-35页 |
| ·基于闭包的分类判别模型 | 第35-37页 |
| ·分类的判别准则 | 第35页 |
| ·分类判别模型 | 第35-37页 |
| 第四章 分类判别模型的应用 | 第37-46页 |
| ·蘩缕花的分类判别模型 | 第37-40页 |
| ·实例模型介绍 | 第37页 |
| ·实验结果分析 | 第37-40页 |
| ·乳腺癌的分类诊断模型 | 第40-46页 |
| ·数据的采集与预处理 | 第40-41页 |
| ·两个指标的组合模型的实验结果 | 第41-43页 |
| ·三个指标的组合模型的实验结果 | 第43页 |
| ·两个指标和三个指标选取的实验结果比较 | 第43-45页 |
| ·不同分类方法对此模型的实验结果比较 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·主要工作总结 | 第46页 |
| ·研究展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
