基于粗糙集理论的特征选择算法在二分类不平衡样本中的应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 基础介绍和研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.1 分类问题 | 第7页 |
| 1.1.2 不平衡样本分类问题 | 第7页 |
| 1.1.3 特征选择问题 | 第7-8页 |
| 1.1.4 粗糙集理论 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8页 |
| 1.3 不平衡样本分类问题研究现状 | 第8-10页 |
| 1.4 本文创新之处 | 第10页 |
| 1.5 本文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 理论基础 | 第11-17页 |
| 2.1 粗糙集理论 | 第11-14页 |
| 2.1.1 粗糙集的基本概念 | 第11-14页 |
| 2.1.2 邻域粗糙集基本理论 | 第14页 |
| 2.2 PSO算法基本理论 | 第14-15页 |
| 2.3 不平衡样本分类评价标准 | 第15-17页 |
| 第三章 基于粗糙集理论的特征选择算法 | 第17-20页 |
| 3.1 普通的基于粗糙集理论的特征选择算法 | 第17-18页 |
| 3.1.1 粒子的定义 | 第17页 |
| 3.1.2 速度的定义 | 第17页 |
| 3.1.3 更新策略 | 第17页 |
| 3.1.4 其他参数 | 第17-18页 |
| 3.2 基于不平衡样本的粗糙集PSO特征选择方法 | 第18-20页 |
| 3.2.1 适应函数的定义 | 第18页 |
| 3.2.2 其他定义 | 第18页 |
| 3.2.3 算法流程 | 第18-20页 |
| 第四章 实验与对比研究 | 第20-24页 |
| 4.1 实验准备 | 第20-21页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第21-24页 |
| 第五章 讨论拓展 | 第24-25页 |
| 参考文献 | 第25-27页 |
| 致谢 | 第27页 |
