导读:本文包含了分类指数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:指数,价格指数,居民消费,商品住宅,多项式,价格,二手。
分类指数论文文献综述
[1]（2019）在《70个大中城市新建商品住宅分类价格指数》一文中研究指出(本文来源于《中国经济景气月报》期刊2019年11期）
[2]（2019）在《70个大中城市二手住宅分类价格指数》一文中研究指出(本文来源于《中国经济景气月报》期刊2019年11期）
[3]（2019）在《居民消费价格分类指数》一文中研究指出(本文来源于《中国经济景气月报》期刊2019年11期）
[4]（2019）在《城乡居民消费价格分类指数》一文中研究指出(本文来源于《中国经济景气月报》期刊2019年11期）
[5]（2019）在《叁十六个大中城市居民消费价格分类指数》一文中研究指出(本文来源于《中国经济景气月报》期刊2019年11期）
[6]（2019）在《商品零售价格分类指数》一文中研究指出(本文来源于《中国经济景气月报》期刊2019年11期）
[7]（2019）在《分行业企业景气分类指数》一文中研究指出(本文来源于《中国经济景气月报》期刊2019年11期）
何朝霞[8]（2019）在《基于指数的决策树土地利用分类算法研究》一文中研究指出以湖北省松滋市部分区域为研究对象,基于2011年Landsat 5TM、2017年Landsat-8遥感影像和ASTGTM2的DEM数字高程数据,深入探讨研究区两种影像数据的多特征提取,设计基于指数的土地分类试验。结果表明,EBSI、MNDWI、MSAVI、MNDBI等遥感指数的分类精度较高;依据上述遥感指数和DEM特征,生成决策树规则,构建决策树分类模型,得到研究区的土地利用分类结果,决策树分类精度明显高于SVM法和最大似然法,Landsat-8影像分类精度高于Landsat 5TM;2011—2017年部分裸土得到了利用,主要转化为居民用地和生态用地。(本文来源于《湖北农业科学》期刊2019年21期）
刘云,黄荣乘[9]（2019）在《基于指数分布族的类特定文本分类算法》一文中研究指出在文本分类中,选取一个高效的分类算法是提高文本分类准确度,缩短分类时间的关键。提出基于指数分布族的多项式贝叶斯类特定分类算法(exponential family-multinomial naive Bayes,EF-MNB),基于多项式模型构造了N个类的分布,利用类特定特征选择算法得到第N个类的特征子集及对应类的特征概率密度函数(probability density function,PDF),通过指数分布族构造了N个类的原始PDF估计表达式,给定N个类的训练集,得到了第N个类的最优PDF估计,并基于贝叶斯定理制定了分类规则。仿真结果表明,与基于文档主题生成模型和支持向量机(latent dirichlet allocation-support vector machine,LDA-SVM)的层次分析分类算法、改进的超球支持向量机(improved hyper-sphere support vector machine,IHS-SVM)文本分类算法和基于主成份分析和k最近邻(principal component analysis-k-nearest-neighbor,PCA-KNN)混合分类算法相比,EF-MNB类特定分类算法使用少量的时间就可获得更高分类准确率。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
[10]（2019）在《70个大中城市新建商品住宅分类价格指数》一文中研究指出(本文来源于《中国经济景气月报》期刊2019年09期）
分类指数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分类指数论文参考文献
[1]..70个大中城市新建商品住宅分类价格指数[J].中国经济景气月报.2019
[2]..70个大中城市二手住宅分类价格指数[J].中国经济景气月报.2019
[3]..居民消费价格分类指数[J].中国经济景气月报.2019
[4]..城乡居民消费价格分类指数[J].中国经济景气月报.2019
[5]..叁十六个大中城市居民消费价格分类指数[J].中国经济景气月报.2019
[6]..商品零售价格分类指数[J].中国经济景气月报.2019
[7]..分行业企业景气分类指数[J].中国经济景气月报.2019
[8].何朝霞.基于指数的决策树土地利用分类算法研究[J].湖北农业科学.2019
[9].刘云,黄荣乘.基于指数分布族的类特定文本分类算法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2019
[10]..70个大中城市新建商品住宅分类价格指数[J].中国经济景气月报.2019
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