尊敬的各位评审老师们好，我是来自软件工程的江嘉伟，我的指导老师是朱发。我的论文题目是《基于逆近邻的一分类研究》，（我非常荣幸能够在这里向大家展示我本科的研究成果）下面我将通过PPT介绍我的研究成果。我在这篇论文的研究过程中得到了我的指导老师的细心指导和悉心帮助，对此我表示由衷的感谢。
现在，让我们先来谈谈这篇论文的研究背景。在人工智能和机器学习的飞速发展下，一分类问题作为其中的一个关键课题，对其有着深入研究的需求。然而，现有的一分类方法如JKNN，存在一些不可忽视的问题。因此，提出一个更有效的解决方案，即使用逆近邻RNN方法，来解决这个问题是我研究的初衷。
接下来，我将介绍我论文的研究目的与意义。为了更好地解决一分类问题，我提出了采用逆近邻RNN方法的想法。这个新的一分类模型能够替换JKNN模型中的方法，尽管这个论文的创新点看似微小，但这个微小的改进却能对解决一分类问题产生重要影响。
那么，我是如何实现这个目标的呢？我构建了一个新的逆近邻一分类模型。我在四个测试数据集上进行了实验，结果表明，与JKNN算法相比，ROCNN算法取得了较为优异的性能。这说明ROCNN算法具有很好的鲁棒性和泛化能力，能够应对各种不同的数据集并取得较好的异常检测效果。这不仅证明了我的模型的优越性，也验证了逆近邻方法的强大潜力。
然而，我深知，任何研究都不可能完美。我的研究同样存在着一些问题和局限性，例如对邻居数的选择敏感，需要进行调参等。但我相信，这些问题可以通过进一步的研究和实践来解决。同时，我也寻找着逆近邻模型的进一步优化方向，比如根据具体问题的特点和数据集的特征进行合理选择和调整，甚至可以考虑优化距离计算方式，以便更好的应用在某些特定的问题中。
最后，我想说，虽然这只是一篇本科论文，但我相信，这篇论文的研究成果为未来的一分类问题提供了一个新的可能性，为未来的研究者打开了一扇新的大门。我期待在未来能看到更多的研究者在这个基础上进行更深入的研究，把一分类问题的研究推向一个新的高度。
以上就是今天我的PPT介绍，恳请各位老师批评指正，谢谢！
一些问题
1你为什么选择了逆近邻算法作为研究方法？相比其他算法，它有哪些优势？！！！
答：我选择逆近邻算法作为研究方法是因为它简单且具有可解释性。相比传统算法如支持向量机、高斯混合模型等，在处理一分类问题时计算复杂度低，且对参数选择不敏感。
2.你在实验中使用了哪些工具和技术？实验结果如何证明了所提出方法的有效性？
答：我在实验中使用了Python语言进行实现，并利用NumPy库进行距离计算，使用Matplotlib库进行数据可视化展示。实验结果表明，基于逆近邻的一分类方法可以有效地对数据点进行分类，并且具有较好的性能。
3.你认为这个研究对未来的数据分析和人工智能有哪些启示？
答：我认为这个研究可以启示未来的数据分析和人工智能领域更好地解决一分类问题。同时，本文还对一分类问题常用算法的优缺点进行了分析，这些分析有助于我们更好地了解各种算法在实际应用中的适用性和局限性。
4.你在研究过程中遇到了哪些困难？如何克服这些困难？
答：在研究过程中，我遇到了一些计算量大、对噪声敏感等问题。为了克服这些困难，我通过调整参数、优化代码等方式进行了改进，并最终得到
5.有哪些现有的一类分类方法，逆近邻算法与它们相比如何？
答：PDF中第二章概述了各种一类分类算法及其优缺点，第2.3节比较了逆近邻算法与其他方法。
6.你能更详细地解释逆近邻算法是如何工作的吗？
答：PDF中第2.1节简要介绍了逆近邻算法，但更详细的解释可以在其他机器学习方面的学术论文或教材中找到（详述用代码展示）
7.你进行了哪些实验来评估你提出的方法的性能？
答：PDF中第四章详细描述了实验设置和结果，包括使用的数据集、评估指标以及与其他方法的比较。
8.你提出的方法有哪些潜在限制或缺陷？
答：PDF中第4.4节讨论了这项研究的一些限制和未来方向，例如大型数据集的可扩展性问题或某些应用中的潜在偏见。
9.你如何想象这项研究在实际场景中的应用？
答：PDF中第1.1节讨论了一类分类算法的实际应用，其他机器学习应用文献中也可以找到具体例子，例如欺诈检测或医学诊断。