大数据深度学习特征集成分类算法的创新与应用研究.docx

大数据深度学习特征集成分类算法的创新与应用研究

目录

大数据深度学习特征集成分类算法的创新与应用研究（1）．．．．．．．．4

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2目的研究范围和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

大数据深度学习技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1大数据分析基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2深度学习基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

特征选择方法综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1基于信息论的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2基于统计学的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3基于机器学习的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

多模态数据融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1图像与文本数据融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2音频与视频数据融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.3其他多模态数据融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

特征提取与表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.1特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.2特征映射．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.3特征变换与降维．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

数据驱动模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

6.1模型选择与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.2深度神经网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.3模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

集成学习在特征集成中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

7.1决策树集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

7.2支持向量机集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.3梯度提升树集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

跨领域知识迁移与特征关联．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

8.1特征关联分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

8.2跨领域知识迁移技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

实验与案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

9.1实验设计与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

9.2分类任务实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

9.3应用实例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

10.结果讨论与结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

10.1主要发现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

10.2技术局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．