论文标题: | 面向不平衡数据的联邦类别增量学习 | ||
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论文摘要: | 面向不平衡数据的联邦类别增量学习摘要 摘要需要准确、简洁、清晰和完整地概括论文的主题、目的、方法、结果和结论,以便可以快速了解论文的核心内容。本文论述了面向不平衡数据的联邦类别增量学习在当前一些问题,了解论文面向不平衡数据的联邦类别增量学习背景,本文从论文角度/方向/领域进行关于面向不平衡数据的联邦类别增量学习的研究; 针对面向不平衡数据的联邦类别增量学习问题/现象,从面向不平衡数据的联邦类别增量学习方面,利用面向不平衡数据的联邦类别增量学习方法进行研究。目的: 研究面向不平衡数据的联邦类别增量学习目的、范围、重要性;方法: 采用面向不平衡数据的联邦类别增量学习手段和方法;结果: 完成了面向不平衡数据的联邦类别增量学习工作取得的数据和结果; 结论: 得出面向不平衡数据的联邦类别增量学习的重要结论及主要观点,论文的新见解。 [关键词]:面向不平;面向不平衡数据的;类别增量学习 |
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论文目录: | 面向不平衡数据的联邦类别增量学习目录(参考) 中文摘要(参考) 英文摘要Abstract 论文目录 第一章 引言/绪论…………………1 1.1 面向不平衡数据的联邦类别增量学习研究背景…………………2 1.2 面向不平衡数据的联邦类别增量学习研究意义…………………2 1.2.1 理论意义…………………2 1.2.2 实践意义…………………2 1.3 面向不平衡数据的联邦类别增量学习国内外研究现状…………………2 1.3.1 国外研究现状…………………2 1.3.2 国内研究现状…………………2 1.4 面向不平衡数据的联邦类别增量学习文献综述…………………2 1.4.1 国外研究现状…………………2 1.4.2 国内研究现状…………………2 1.5 面向不平衡数据的联邦类别增量学习研究的目的和内容…………………3 1.5.1 研究目的…………………3 1.5.2 研究内容…………………3 1.6 面向不平衡数据的联邦类别增量学习研究的方法及技术路线…………………3 1.6.1 研究方法…………………3 1.6.2 研究技术路线…………………3 1.7 面向不平衡数据的联邦类别增量学习拟解决的关键问题…………………3 1.8 面向不平衡数据的联邦类别增量学习创新性/创新点…………………3 1.9 面向不平衡数据的联邦类别增量学习本章小结…………………3 第二章 面向不平衡数据的联邦类别增量学习基本概念和理论…………………4 2.1 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的定义和性质…………………4 2.2 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的分类和体系…………………4 2.3 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的研究方法…………………5 2.4 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的基本理论…………………5 第三章 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的构成要素/关键技术…………………6 3.1 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的组成部分…………………6 3.2 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的功能模块…………………6 3.3 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的内容支持…………………7 第四章 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的案例分析/应用领域……………… 8 4.1 面向不平衡数据的联邦类别增量学习问案例分析……………………………………… 9 4.2 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的数据分析………………………………9 4.3 面向不平衡数据的联邦类别增量学习研究策略 ………………………………………10 4.4 本章小结 ………………………………………………10 第五章 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的设计、评价与优化………………………10 5.1 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的解决措施 …… ………… 11 5.2 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的评价 ………………… 12 5.3 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的优化 …………………… 13 5.4 本章小结 ………… ………… 13 第六章 面向不平衡数据的联邦类别增量学习的经验总结与启示………………………15 6.1 面向不平衡数据的联邦类别增量学习经验总结…………………15 6.2 面向不平衡数据的联邦类别增量学习研究启示……………………16 6.3 面向不平衡数据的联邦类别增量学习未来发展趋势…………………… 16 6.4 面向不平衡数据的联邦类别增量学习本章小结…………………… 16 第七章 面向不平衡数据的联邦类别增量学习总结结论与建议………17 7.1 结论概括……………17 7.2 根据结论提出建议……………17 7.3 本章小结……………17 第八章 面向不平衡数据的联邦类别增量学习结论与展望/结束语……………………………23 8.1 研究成果总结……………………………23 8.2 存在问题及改进方向……………………………23 8.3 未来发展趋势……………………………23 致谢 ………………………………………24 参考文献 ……………………………………… 25 论文注释 ………………………………………26 附录 …………………………………………27 |
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论文正文: | 获取原创论文面向不平衡数据的联邦类别增量学习正文 |
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参考文献: | 面向不平衡数据的联邦类别增量学习参考文献类型:专著[M],论文集[C],报纸文章[N],期刊文章[J],学位论文[D],报告[R],标准[S],专利[P],论文集中的析出文献[A] |
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论文致谢: | 六月的校园总是让人无法宁静,收获的喜悦、离别的伤感、远行前的驻足与徘徊、叹时光之流逝、思人生之深浅。转眼间三年的研究生生活即将结束,不仅仅是时光的流逝,回首,自己成长了很多。有我的拼搏努力,更离不开身边老师、同学、朋友的支持与帮助。 |
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文献综述结构: | 面向不平衡数据的联邦类别增量学习文献综述参考 |
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开题报告: | 一般包括以下部分: |
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开题报告模板: | |||
论文附录: | 对写作主题的补充,并不是必要的。 |
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专业: | 参考论文大全 | ||
论文说明: | 原创论文主要作为参考使用论文,不用于发表论文或直接毕业论文使用,主要是学习、参考、引用等! | ||
论文编号: | 3313480 | ||
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