1. 毕业设计（论文）主要内容：
1.理解常用的综合评价算法以及属性选择与赋权方法，分析各种方法的优缺点;
2.研究模式识别中特征学习方法在模型描述过程中的应用，例如图像的评价;
3.机器学习与综合评价过程的案例研究，应当涉及到评价对象的属性提取与选择，评价模型的权重赋予;
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。
2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。
3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-3周：查阅文献，完成开题报告4-6周：总体设计，完成论文综述7-10周：设计算法，功能模块设计11-13周：编码和测试14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。
4. 主要参考文献
[1] 杨勇. 智能化综合评价理论与方法研究[D]. 浙江工商大学, 2014.[2] 宋冬梅, 刘春晓, 沈晨,等. 基于主客观赋权法的多目标多属性决策方法[J]. 山东大学学报：工学版, 2015(4).[3] Redi M, Rasiwasia N, Aggarwal G, et al. The Beauty of Capturing Faces: Rating the Quality of Digital Portraits[C]// Automatic Face and Gesture Recognition (FG), 2015 11th IEEE International Conference and Workshops on. IEEE, 2015:1-8.
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