模糊决策树算法在降雨预测中的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| CONTENTS | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·气象数据挖掘研究现状 | 第11-13页 |
| ·模糊决策树的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文课题研究的目标和内容 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第17-26页 |
| ·模糊理论 | 第17-21页 |
| ·模糊集 | 第17-19页 |
| ·模糊集的表示 | 第19页 |
| ·隶属函数 | 第19-21页 |
| ·决策树算法概述 | 第21-23页 |
| ·决策树算法基本思想和特点 | 第21-22页 |
| ·几种常见的决策树算法 | 第22-23页 |
| ·模糊决策树分类算法 | 第23-25页 |
| ·模糊决策树的构建 | 第23-24页 |
| ·模糊决策树和决策树的区别 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于模糊决策树的气象数据分类建模 | 第26-43页 |
| ·气象数据说明 | 第26-27页 |
| ·气象数据预处理 | 第27-32页 |
| ·气象数据集成 | 第28页 |
| ·气象数据清洗 | 第28-29页 |
| ·气象数据属性选择 | 第29-30页 |
| ·气象数据规范化 | 第30-32页 |
| ·气象数据模糊化 | 第32-35页 |
| ·基于气象数据的模糊决策树建模 | 第35-40页 |
| ·模糊决策树算法 | 第35-38页 |
| ·构建实例 | 第38-40页 |
| ·增量学习 | 第40-42页 |
| ·基于Q统计的相似度计算 | 第40-41页 |
| ·增量学习模型 | 第41-42页 |
| ·增量学习建模算法 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第43-53页 |
| ·实验环境 | 第43页 |
| ·实验数据集 | 第43-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研项目及发表的学术论文 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
