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基于IFN模型的剪枝优化算法

摘要第1-4页
Abstfact第4-6页
第一章 绪论第6-10页
   ·研究背景与现状第6-8页
   ·研究意义第8页
   ·论文组织第8-10页
第二章 相关知识第10-19页
   ·分类概述第10-11页
   ·信息论基本概念第11-14页
   ·分类模型统计意义第14页
   ·属性选择度量第14-17页
   ·剪枝问题第17-19页
第三章 IFN方法第19-26页
   ·IFN网络结构第20-21页
   ·IFN模型构造过程第21-24页
     ·算法思想第21页
     ·IFN算法第21-24页
   ·实验评估第24-26页
第四章 CIFN算法第26-36页
   ·假设检验第26-29页
   ·CIFN算法第29-32页
     ·CIFN算法的基本思想第29页
     ·属性选择第29-30页
     ·算法步骤第30-32页
   ·CIFN算法理论分析第32-34页
   ·实验分析第34-35页
  4 4.1 数据集描述第34页
     ·实验结果第34-35页
   ·结论第35-36页
第五章 总结与进一步工作第36-37页
致谢第37-38页
参考文献第38-41页
附录: 攻读硕士学位期间发表的论文第41页

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