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第一章绪论
第二章粗糙集理论基础
第三章决策树学习算法
第四章决策树预修剪增量式学习算法
第五章结论及未来工作
致谢
攻读硕士期间的主要工作及发表的论文
参考文献
尹国春;
重庆邮电大学;
粗糙集; 决策树; 增量学习; 自主式学习;
机译:盆景树在脑海中:巴甫洛夫式系统如何通过修剪决策树来塑造目标导向的选择
机译:异构网络中连接电池选择和传输功率控制的自主分布式联合控制方法中的功率控制算法研究
机译:异构网络中的连接单元选择和传输功率控制的自主分布式联合控制方法中的功率控制算法研究
机译:决策树分类算法预修剪和修剪后方法的综合研究
机译:PAC学习修剪的决策树。
机译:具有预修剪的成本敏感决策树
机译:无人机协调组规划与自主控制的模糊决策树
机译:增量学习管理装置,增量学习管理方法和计算机可读记录介质存储增量学习管理程序
机译:灌木丛预修剪机的改进,使藤蔓和预修剪机包括这些改进
机译:葡萄树的选择性和自动修剪方法,包括引导臂和预修剪剪,对将要保存的选定芽的人工指导保护以及主要修剪剪
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