基于贪婪优化和投影变换的集成分类器算法研究
| 作者简介 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·集成学习 | 第13-16页 |
| ·集成分类器 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作与结构安排 | 第17-19页 |
| 本章参考文献 | 第19-25页 |
| 第二章 基于匹配追踪的选择分类器集成 | 第25-51页 |
| ·引言 | 第25-27页 |
| ·匹配追踪 | 第27-29页 |
| ·贪婪优化的选择性集成算法 | 第29-33页 |
| ·基于匹配追踪的选择性集成分类器算法 | 第29-31页 |
| ·基于支持向量机集成的 MPOEC 算法 | 第31-33页 |
| ·算法性能分析 | 第33-35页 |
| ·MPOEC 算法的差异性分析 | 第33-35页 |
| ·算法复杂度 | 第35页 |
| ·实验与结果分析 | 第35-47页 |
| ·人工数据集 | 第36-37页 |
| ·UCI 数据集 | 第37-44页 |
| ·Kappa-error 图分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47页 |
| 本章参考文献 | 第47-51页 |
| 第三章 基于变换空间下的选择集成算法 | 第51-71页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·基于变换分类器的选择集成算法 | 第52-57页 |
| ·RPF-measure | 第52-53页 |
| ·类主成分分析 | 第53-54页 |
| ·变换选择分类器集成算法 | 第54-57页 |
| ·算法复杂度 | 第57页 |
| ·实验与结果分析 | 第57-67页 |
| ·分类精度 | 第59-62页 |
| ·差异性分析 | 第62-65页 |
| ·训练样本子集数变化的性能分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67页 |
| 本章参考文献 | 第67-71页 |
| 第四章 基于二次型最大化的加权集成算法 | 第71-94页 |
| ·引言 | 第71-72页 |
| ·加权分类器集成 | 第72-74页 |
| ·简单投票准则 | 第73页 |
| ·加权投票准则 | 第73-74页 |
| ·贝叶斯集成策略 | 第74页 |
| ·基于最大化二次型的加权集成 | 第74-80页 |
| ·QFWEC1 算法 | 第76-77页 |
| ·QFWEC2 算法 | 第77-78页 |
| ·QFWEC3 算法 | 第78-80页 |
| ·算法复杂度 | 第80页 |
| ·实验与结果分析 | 第80-90页 |
| ·人工数据集 | 第81-84页 |
| ·UCI 数据集 | 第84-88页 |
| ·极化 SAR 图像 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 本章参考文献 | 第91-94页 |
| 第五章 基于线性变换的加权分类器集成 | 第94-116页 |
| ·引言 | 第94-96页 |
| ·线性变换 | 第96-97页 |
| ·基于线性变换的加权集成框架 | 第97-103页 |
| ·基于线性变换的加权集成算法 | 第97-101页 |
| ·两种结合策略 | 第101-102页 |
| ·算法性能分析 | 第102-103页 |
| ·算法复杂度 | 第103页 |
| ·实验与结果分析 | 第103-112页 |
| ·实验结构 | 第103-105页 |
| ·分类性能 | 第105-109页 |
| ·加权向量分析 | 第109-111页 |
| ·不同个体数分析 | 第111-112页 |
| ·本章小结 | 第112页 |
| 本章参考文献 | 第112-116页 |
| 第六章 基于 0-1 矩阵分解的分类器集成算法 | 第116-128页 |
| ·引言 | 第116-117页 |
| ·奇异值分解 | 第117-118页 |
| ·基于 0-1 矩阵分解的加权集成算法 | 第118-122页 |
| ·SWENC 算法 | 第118-120页 |
| ·算法性能分析 | 第120-122页 |
| ·算法复杂度 | 第122页 |
| ·实验与结果分析 | 第122-126页 |
| ·实验结构 | 第122-123页 |
| ·分类性能 | 第123-126页 |
| ·本章小结 | 第126页 |
| 本章参考文献 | 第126-128页 |
| 第七章 基于旋转森林的异构多分类器集成 | 第128-144页 |
| ·引言 | 第128-129页 |
| ·旋转森林集成算法 | 第129-130页 |
| ·异构多分类器集成 | 第130-134页 |
| ·支持向量机集成 | 第131页 |
| ·核匹配追踪集成 | 第131-132页 |
| ·混合异构多分类器集成 | 第132-134页 |
| ·实验与结果分析 | 第134-140页 |
| ·UCI 数据集的分类 | 第135页 |
| ·雷达目标一维距离像的识别 | 第135-136页 |
| ·飞机图像的识别 | 第136-137页 |
| ·旋转森林和 Bagging 策略性能比较 | 第137-140页 |
| ·本章小结 | 第140页 |
| 本章参考文献 | 第140-144页 |
| 第八章 总结与展望 | 第144-148页 |
| 致谢 | 第148-150页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第150-152页 |
| 学术论文 | 第150-151页 |
| 参加研究的科研项目 | 第151-152页 |
