朱梅红编著的《多目标线性规划分类方法业绩分析与改进研究》主要运用了统计学和运筹学的知识以及分类领域的通用技术，展开两个方面的研究。第一方面，对MCLP的几个重要特性进行了大量的实证分析，总结出了这些特性所呈现出的统计规律，并进行了相应的理论分析。第二方面，根据MCLP的特性，提出了针对MCLP的业绩改进方法。

1 绪论

 1.1 研究背景

 1.2 问题的提出

 1.3 基本概念

 1.4 本书的研究内容与方法

 1.5 本书的结构安排

 1.6 本书的特色与贡献

2 文献综述

 2.1 几种线性规划分类模型

 2.2 多目标线性规划分类模型

 2.3 分类方法业绩改进的一般技术

 2.4 本章主要结论

3 MCLP的偏差和方差分析

 3.1 关于MCLP三个特性的一般理论

 3.2 期望预测误差的分解

 3.3 数据准备与实验安排

 3.4 实验结果与分析

 3.5 本章主要结论

4 MCLP在不平衡数据集上的业绩分析

 4.1 分类业绩评价标准及选择

 4.2 数据不平衡对分类方法业绩影响机制的一般结论

 4.3 数据不平衡对MCLP业绩影响机制的分析

 4.4 数据不平衡对MCLP业绩影响的实证分析

 4.5 最优类分布结论的稳定性分析

 4.6 本章主要结论

5 组合分类器方法对MCLP的业绩改进分析

 5.1 Bagging和Adaboost程序

 5.2 数据准备与实验安排

 5.3 两种基本组合方法对MCLP的业绩改进分析

 5.4 一种SmoothBoosting方法对MCLP的业绩改进分析

 5.5 一种Sequential：Bagging方法对MCLP的业绩改进分析

 5.6 随机子空间方法对MCLP的业绩改进分析

 5.7 本章主要结论

6 不平衡数据处理方法对MCLP的业绩改进分析

 6.1 MCLP分类中对不平衡数据的一般处理

 6.2 数据准备与实验安排

 6.3 基于MCLP分类结果的数据集特性分析

 6.4 随机上抽样和随机下抽样方法对MCLP的业绩改进分析

 6.5 一种改进的单边抽样方法对MCLP的业绩改进分析

 6.6 改进的单边抽样+上抽样方法对MCLP的业绩改进分析

 6.7 一种正类加权的MCLP模型及其业绩改进分析

 6.8 不同方法在信用卡数据集上的业绩比较分析

 6.9 本章主要结论

7 总结与展望

 7.1 主要研究结论

 7.2 需要进一步研究的问题

参考文献