1. 毕业设计（论文）主要目标：
近年来，随着经济的发展与社会的进步，我们逐渐处于一个信息爆炸的大数据时代，数据挖掘逐渐成为信息科学领域的研究热点。
而现实生活中存在着很多非均衡数据，如果我们依然采用传统的二分类法去训练分类器，由于稀有类样本数量较少，导致稀有类特征不明显，很难训练准确的分类器。
因此，本文通过研究，对非均衡数据的分类算法进行改进，并基于深度学习思想提高分类器性能，希望能提高稀有类分类的正确率并将此算法应用于数据挖掘问题中。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
论文拟分五个部分来研究基于深度学习的分类算法
第一部分：主要介绍本论文的研究背景，研究目的以及意义，并总结目前国内外研究现状发现现有分类算法存在的问题。
第二部分：将综述论文中所涉及的相关算法以及模型和原理，其次叙述了深度学习的相关模型。
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3. 主要参考文献
[1]. 吴定海，张培林，任国全，陈非.基于支持向量的单类分类方法综述[J].计算机工程，2011，37(5):187-189.
[2]. 陈斌，冯爱民，陈松灿，李斌 . 基于单簇聚类的数据描述 [J].计算机学报，2007,30(8):1325-1332.
[3].Juszczak P. Learning to recognize: A study on one-classclassification and active learning[Ph.D.dissertation]. Delft University of Technology, Holland,2006.
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