| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-14页 |
| ·判别分析及分类问题的主要方法和研究现状 | 第6-9页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·NBC 方法研究的新进展 | 第10-12页 |
| ·本文的主要研究工作及内容组织 | 第12-14页 |
| 第二章 贝叶斯决策理论及NBC 模型 | 第14-22页 |
| ·贝叶斯决策理论及贝叶斯分类器 | 第14-18页 |
| ·贝叶斯分类器存在的问题 | 第18-19页 |
| ·NBC 模型的提出及其原理 | 第19-22页 |
| 第三章 基于属性选择改进NBC 模型的若干方法 | 第22-31页 |
| ·条件属性选择问题的提出 | 第22页 |
| ·基于相关性度量的条件属性选择统计学方法 | 第22-24页 |
| ·基于相关性的条件属性选择改进方法的提出 | 第24-27页 |
| ·基于相关性选择的改进模型--KNBC 和GNBC 模型设计 | 第27-31页 |
| 第四章 选择性的加权NBC 模型 | 第31-38页 |
| ·加权NBC 问题的提出 | 第31页 |
| ·基于属性加权的改进NBC 模型 | 第31-34页 |
| ·改进的属性权重计算方法及WKNBC 和WGNBC 模型 | 第34-36页 |
| ·几种选择性加权NBC 模型分析及算法 | 第36-38页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第38-46页 |
| ·数据集选择及各种改进模型索引 | 第38-40页 |
| ·对数据集Letter 及Car-Evaluation 实验结果及分析 | 第40-43页 |
| ·其他数据集的实验结果及实验总结 | 第43-46页 |
| 结语 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录 | 第51-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
