基于模糊知识的数据分类及其应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究意义与背景 | 第14页 |
| 1.2 数据分类的发展现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 数据挖掘 | 第15-16页 |
| 1.2.2 数据分类的研究方法 | 第16-17页 |
| 1.2.3 分类的一般过程 | 第17-19页 |
| 1.3 模糊分类问题 | 第19-21页 |
| 1.4 本文的主要内容和结构安排 | 第21-22页 |
| 第二章 模糊知识的理论框架 | 第22-30页 |
| 2.1 模糊集与模糊数学概述 | 第22-25页 |
| 2.1.1 隶属函数与模糊集 | 第22-24页 |
| 2.1.2 模糊数学 | 第24页 |
| 2.1.3 模糊数学与概率论的比较 | 第24-25页 |
| 2.2 模糊数与模糊(IF-THEN)规则 | 第25-28页 |
| 2.2.1 模糊数 | 第25-27页 |
| 2.2.2 模糊规则 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于不平衡数据的模糊分类器 | 第30-44页 |
| 3.1 RFM算法 | 第30-42页 |
| 3.1.1 RFM算法的基础知识 | 第30-33页 |
| 3.1.2 RFM算法的流程 | 第33-34页 |
| 3.1.3 RFM算法的理论分析 | 第34-37页 |
| 3.1.4 实验仿真 | 第37-42页 |
| 3.2 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 模糊知识在数据处理方面的简单应用 | 第44-58页 |
| 4.1 引言 | 第44-45页 |
| 4.2 模糊数据处理的几个算法 | 第45-47页 |
| 4.3 模糊可靠最短路 | 第47-49页 |
| 4.4 实验结果 | 第49-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 工作总结 | 第58-59页 |
| 5.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |
