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基于全方位优化算法的马田分类和排序评价方法研究及应用

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
1 绪论第13-24页
   ·研究背景及意义第13-15页
   ·MTS国内外研究现状及评述第15-18页
     ·国外研究现状第15-16页
     ·国内研究现状第16-18页
     ·已有贡献和研究不足第18页
   ·本文的主要工作、解决的科学问题和拟创新点第18-21页
     ·本文的主要工作第18-20页
     ·本文解决的关键科学问题第20-21页
     ·本文的拟创新点第21页
   ·本文的研究方法和技术路线第21-23页
   ·论文的章节结构安排第23-24页
2 相关理论及方法概述第24-48页
   ·分类问题第24-30页
     ·分类问题描述第24-25页
     ·分类问题常用方法第25-30页
   ·MTS第30-40页
     ·马氏距离第31-33页
     ·正交表第33页
     ·信噪比第33-35页
     ·确定异常样本的方向第35页
     ·MTS阈值确定方法第35-37页
     ·MTS的实施步骤第37-38页
     ·MTS的其他相关问题第38-40页
     ·MTS的特点第40页
   ·多目标优化第40-43页
   ·基于全局准则法的全方位优化算法第43-47页
     ·全局准则法第43页
     ·全方位优化算法第43-44页
     ·全方位优化算法的步骤和伪代第44-46页
     ·若干算子介绍第46-47页
   ·本章小结第47-48页
3 基于全方位优化算法的MTS二类分类方法研究第48-79页
   ·传统MTS分类方法第50-56页
     ·传统MTS分类方法的实施过程和步骤第50-52页
     ·传统MTS分类方法实验第52-56页
   ·MTSO分类方法的实施过程和步骤第56-58页
   ·MTSO特征变量筛选和阈值确定的多目标优化模型第58-64页
     ·优化目标第59-63页
     ·多目标优化模型及求解方法第63-64页
   ·MTSO性能评估的实验分析第64-74页
     ·分类方法性能的评估指标和数据集第64-66页
     ·分类精度的计算结果第66-69页
     ·比较研究第69-73页
     ·结果和讨论第73-74页
   ·应用研究第74-78页
     ·背景描述第74页
     ·实施第74-77页
     ·效益分析第77-78页
   ·本章小结第78-79页
4 基于全方位优化算法和概率阈值模型的MTS不平衡数据分类方法研究第79-97页
   ·概率阈值模型第80-82页
   ·MTSOP不平衡数据分类方法的实施过程和步骤第82-84页
   ·MTSOP特征变量筛选的多目标优化模型第84-87页
     ·不平衡数据分类效果评价指标第84-85页
     ·优化目标第85-86页
     ·多目标优化模型及求解方法第86-87页
   ·MTSOP性能评估的实验分析第87-95页
     ·分类方法性能的评估指标和数据集第87-88页
     ·与常规方法比较第88-94页
     ·与改进的SVM比较第94页
     ·结果和讨论第94-95页
   ·本章小结第95-97页
5 MTS多类分类方法研究第97-118页
   ·BT-MTS多类分类方法第99-103页
     ·BT-MTS第99-100页
     ·BT-MTS多类分类方法的实施过程和步骤第100-101页
     ·二叉树结构确定方案第101-103页
   ·MF-MTS多类分类方法第103-109页
     ·MF-MTS多类分类方法的实施过程和步骤第103-106页
     ·MF-MTS特征变量筛选的多目标优化模型第106-109页
   ·MTS多类分类方法性能评估的实验分析第109-113页
     ·分类方法性能的评估指标和数据集第109页
     ·比较研究第109-112页
     ·结果和讨论第112-113页
   ·应用研究第113-116页
     ·背景描述第113-114页
     ·实施第114-115页
     ·分析和讨论第115-116页
   ·本章小结第116-118页
6 基于全方位优化算法的MTS排序评价方法研究第118-131页
   ·MTS排序评价方法的实施过程和步骤第121-124页
   ·MTS排序评价方法评价指标筛选的多目标优化模型第124-126页
     ·优化目标第124-126页
     ·优化模型第126页
   ·MTS排序评价方法有效性的算例研究第126-130页
     ·实施评价第126-127页
     ·分析与讨论第127-130页
   ·本章小节第130-131页
7 结论与展望第131-135页
   ·工作总结第131-133页
   ·本文的创新点第133页
   ·研究展望第133-135页
参考文献第135-147页
致谢第147-148页
附录第148-149页

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