基于不确定性的代价敏感半监督学习
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 半监督学习研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 代价敏感研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 基本概念及相关知识 | 第17-26页 |
| 2.1 不确定性 | 第17-19页 |
| 2.1.1 几种不确定性介绍 | 第17页 |
| 2.1.2 模糊性 | 第17-19页 |
| 2.2 前馈神经网络学习模型 | 第19-23页 |
| 2.2.1 传统前馈神经网络学习模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 极限学习机(ELM) | 第20-23页 |
| 2.3 粗糙集与三支决策 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于不确定性的代价敏感半监督学习 | 第26-38页 |
| 3.1 代价敏感ELM模型 | 第26-27页 |
| 3.2 基于模糊性的样本分类 | 第27-32页 |
| 3.2.1 基于模糊性的样本分类思路 | 第27-28页 |
| 3.2.2 基于模糊性的样本分类算法 | 第28-29页 |
| 3.2.3 实验分析 | 第29-32页 |
| 3.3 半监督框架下的再训练模型 | 第32-37页 |
| 3.3.1 再训练模型基本思路 | 第33-34页 |
| 3.3.2 半监督框架下的数据再训练算法 | 第34-35页 |
| 3.3.3 实验分析 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于不确定性的信息系统与三支决策模型 | 第38-50页 |
| 4.1 基于模糊性的信息系统构建 | 第38-39页 |
| 4.2 基于模糊性的粗糙集约简规则 | 第39-44页 |
| 4.2.1 粗糙集约简 | 第39-41页 |
| 4.2.2 基于模糊性的粗糙集约简算法 | 第41-42页 |
| 4.2.3 实验分析 | 第42-44页 |
| 4.3 基于不确定性的三支决策模型 | 第44-49页 |
| 4.3.1 模糊集表示的三支决策 | 第45页 |
| 4.3.2 构建三支决策模型 | 第45-47页 |
| 4.3.3 三支决策模型的算法 | 第47页 |
| 4.3.4 实验分析 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 全文总结 | 第50-51页 |
| 5.2 未来工作研究方向 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第58页 |
