| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-11页 |
| 第2章 多标签分类方法和特征选择方法 | 第11-24页 |
| 2.1 多标签分类方法 | 第12-15页 |
| 2.1.1 问题转换法 | 第12-13页 |
| 2.1.2 算法适应法 | 第13-14页 |
| 2.1.3 混合方法 | 第14-15页 |
| 2.1.4 集成方法 | 第15页 |
| 2.2 特征选择方法 | 第15-20页 |
| 2.2.1 特征选择方法概述 | 第16页 |
| 2.2.2 单标签特征选择方法 | 第16-18页 |
| 2.2.3 多标签特征选择方法 | 第18-20页 |
| 2.3 多标签数据集与多标签分类的性能评价指标 | 第20-22页 |
| 2.3.1 多标签数据集 | 第20页 |
| 2.3.2 多标签分类的性能评价指标 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于相关性和遗传算法的多标签特征选择方法 | 第24-47页 |
| 3.1 基于相关性的特征选择方法CFS | 第24-26页 |
| 3.1.1 CFS评价准则函数 | 第24-25页 |
| 3.1.2 信息增益 | 第25-26页 |
| 3.1.3 CFS中的相关性、冗余性计算 | 第26页 |
| 3.2 遗传算法 | 第26-29页 |
| 3.2.1 基本的遗传算法 | 第26-28页 |
| 3.2.2 适用于多标签特征选择的遗传算法 | 第28-29页 |
| 3.3 基于相关性的多标签特征选择方法 | 第29-32页 |
| 3.3.1 特征搜索策略 | 第29-30页 |
| 3.3.2 多标签特征选择方法CFS-SFS、CFS-SBS | 第30-31页 |
| 3.3.3 多标签特征选择方法CFS-GA | 第31-32页 |
| 3.4 多标签特征选择方法CFS-GA的实验结果与分析 | 第32-45页 |
| 3.4.1 多标签特征选择方法的性能评价结果与对比分析 | 第33-42页 |
| 3.4.2 最优值的次数比较 | 第42-43页 |
| 3.4.3 多标签特征选择方法的效率分析 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于高阶互信息和粒子群算法的多标签特征选择方法 | 第47-63页 |
| 4.1 高阶互信息 | 第47-49页 |
| 4.1.1 互信息 | 第47-48页 |
| 4.1.2 基于高阶互信息的准则函数HMI | 第48-49页 |
| 4.2 粒子群算法 | 第49-51页 |
| 4.2.1 基本的粒子群算法 | 第49-50页 |
| 4.2.2 适用于多标签特征选择的粒子群算法 | 第50-51页 |
| 4.3 基于高阶互信息的多标签特征选择方法HMI-PSO | 第51-52页 |
| 4.4 多标签特征选择方法HMI-PSO的实验结果与分析 | 第52-61页 |
| 4.4.1 多标签特征选择方法的性能结果与对比分析 | 第53-60页 |
| 4.4.2 最优值的次数比较 | 第60-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 总结和展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 攻读硕士学位期间参加科研项目情况 | 第72页 |
