| 作者简历 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-15页 |
| 1.1 研究背景及问题的提出 | 第12-13页 |
| 1.2 研究目的及研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容和组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 代价敏感学习和贝叶斯学习的相关理论 | 第15-29页 |
| 2.1 代价敏感学习相关理论 | 第15-21页 |
| 2.1.1 误分代价敏感学习研究概述 | 第16-18页 |
| 2.1.2 测试代价敏感学习研究概述 | 第18-21页 |
| 2.2 贝叶斯学习相关理论 | 第21-28页 |
| 2.2.1 贝叶斯分类简介 | 第21-22页 |
| 2.2.2 朴素贝叶斯分类器研究现状 | 第22-28页 |
| 2.3 小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于约束优化的测试代价敏感朴素贝叶斯分类器 | 第29-42页 |
| 3.1 引言 | 第29-31页 |
| 3.2 基于约束优化的测试代价敏感朴素贝叶斯分类器 | 第31-32页 |
| 3.3 实验设计与结果分析 | 第32-41页 |
| 3.4 小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于优化目标的测试代价敏感朴素贝叶斯分类器 | 第42-53页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 基于优化目标的测试代价敏感朴素贝叶斯分类器 | 第42-45页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第45-52页 |
| 4.4 小结 | 第52-53页 |
| 第五章 医疗诊断问题的应用研究 | 第53-61页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 心脏病诊断问题 | 第53-54页 |
| 5.3 肝炎诊断问题 | 第54页 |
| 5.4 糖尿病诊断问题 | 第54-55页 |
| 5.5 甲状腺疾病诊断问题 | 第55页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第55-59页 |
| 5.7 小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文的主要贡献与创新 | 第61页 |
| 6.2 下一步的研究工作展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
