| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·选题背景及意义 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13-16页 |
| ·基于证据理论的分类器设计 | 第13-14页 |
| ·基于证据理论的多分类器集成 | 第14-15页 |
| ·基于证据理论的聚类方法 | 第15-16页 |
| ·基于证据理论的多标记分类 | 第16页 |
| ·存在的问题和难点 | 第16-18页 |
| ·论文的内容和组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 基础理论知识 | 第20-38页 |
| ·证据理论 | 第20-30页 |
| ·识别框架、基本信任分配函数、信任函数和似然函数 | 第22-24页 |
| ·函数的几何意义 | 第24-25页 |
| ·证据理论的合成规则 | 第25-28页 |
| ·基于证据理论的决策 | 第28-29页 |
| ·关于冲突证据的合成 | 第29-30页 |
| ·集成学习 | 第30-37页 |
| ·集成学习概述 | 第30-33页 |
| ·生成基分类器的方法 | 第33-34页 |
| ·组合基分类器的方法 | 第34-35页 |
| ·Bagging 法和 Boosting 法 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 子空间局部平均证据分类器 | 第38-54页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·算法基础 | 第39-44页 |
| ·最近邻规则与 k-近邻规则 | 第39页 |
| ·基于证据理论的 k 近邻规则 | 第39-42页 |
| ·局部平均向量分类器 | 第42-43页 |
| ·随机子空间方法 | 第43-44页 |
| ·子空间局部平均证据分类器 | 第44-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-52页 |
| ·实验设计与参数设置 | 第46页 |
| ·UCI 基准数据集上测试结果 | 第46-49页 |
| ·人工合成数据集测试结果 | 第49-51页 |
| ·高维人脸识别测试结果 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 随机子空间证据分类器 | 第54-68页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·最近邻局部超平面分类器 | 第54-56页 |
| ·随机子空间证据分类器 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-66页 |
| ·实验设计与参数设置 | 第57-58页 |
| ·UCI 基准数据集上测试结果 | 第58-60页 |
| ·敏感性和特异性测试 | 第60-62页 |
| ·子空间中证据对分类器的影响 | 第62-63页 |
| ·人工合成数据集测试结果 | 第63-65页 |
| ·高维人脸识别测试结果 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 基于证据理论改进的随机森林 | 第68-82页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·算法基础 | 第68-75页 |
| ·决策树 | 第68-72页 |
| ·随机森林 | 第72-73页 |
| ·基于证据理论的分类器集成 | 第73-75页 |
| ·基于证据理论改进的随机森林 | 第75-77页 |
| ·直接使用分类器度量层输出的基于证据理论改进的随机森林 | 第75-76页 |
| ·使用 Rogova 方法的基于证据理论改进的随机森林 | 第76-77页 |
| ·实验结果与分析 | 第77-81页 |
| ·实验设计与参数设置 | 第77-78页 |
| ·UCI 基准数据测试结果 | 第78-80页 |
| ·语音情感识别应用中的测试结果 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 基于证据理论集成的多样性森林 | 第82-100页 |
| ·引言 | 第82-83页 |
| ·算法基础 | 第83-84页 |
| ·决策森林 | 第83页 |
| ·旋转森林 | 第83-84页 |
| ·基于证据理论集成的多样性森林 | 第84-88页 |
| ·多样性的产生 | 第85-86页 |
| ·基于证据理论的集成 | 第86-88页 |
| ·实验结果与分析 | 第88-99页 |
| ·实验设计与参数设置 | 第88-89页 |
| ·UCI 基准数据测试结果 | 第89-91页 |
| ·方法有效性分析 | 第91-93页 |
| ·UCI 数据上不同规模森林测试 | 第93-97页 |
| ·人工合成数据集测试 | 第97-98页 |
| ·在语音情感识别中的应用 | 第98-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 第七章 分类方法中使用冲突证据合成规则探讨 | 第100-111页 |
| ·引言 | 第100页 |
| ·冲突证据合成规则 | 第100-105页 |
| ·Dempster 合成规则及冲突悖论 | 第100-102页 |
| ·冲突证据合成规则 | 第102-105页 |
| ·实验分析 | 第105-109页 |
| ·实验设计与参数设置 | 第105-106页 |
| ·基于证据理论的 k-NN 算法不同规则测试 | 第106-108页 |
| ·基于证据理论集成的多样性森林不同规则测试 | 第108-109页 |
| ·本章小结 | 第109-111页 |
| 总结与展望 | 第111-114页 |
| 参考文献 | 第114-126页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第126-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第128页 |