基于MAS的数据挖掘算法选择机制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·选题的背景和意义 | 第9页 |
| ·相关研究进展 | 第9-10页 |
| ·本文研究内容 | 第10页 |
| ·本文组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 相关知识概述 | 第12-22页 |
| ·数据挖掘技术及数据挖掘算法介绍 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘发展概况及定义 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘过程介绍 | 第13页 |
| ·数据挖掘算法选择中的知识 | 第13-16页 |
| ·专家系统理论概述 | 第16-18页 |
| ·专家系统发展概况及定义 | 第16页 |
| ·专家系统结构 | 第16-17页 |
| ·专家系统开发过程 | 第17-18页 |
| ·基于规则的专家系统 | 第18-19页 |
| ·产生式规则表示法 | 第18-19页 |
| ·产生式系统的基本过程 | 第19页 |
| ·AGENT 技术及MULTI-AGENT 系统 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 数据挖掘算法选择模型 | 第22-36页 |
| ·概念模型 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘算法特性分析与表示 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘算法选择方法 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘算法选择逻辑模型 | 第24-26页 |
| ·挖掘算法选择推理环境 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘任务控制模块 | 第26页 |
| ·挖掘方案行为序列调度驱动引擎 | 第26页 |
| ·数据挖掘算法Agent 群 | 第26页 |
| ·知识库逻辑设计 | 第26-31页 |
| ·知识表达方式 | 第27页 |
| ·挖掘算法选择知识层 | 第27-29页 |
| ·挖掘算法选择规则层 | 第29-30页 |
| ·基于关系数据库的算法选择知识库规划 | 第30-31页 |
| ·挖掘算法选择推理机制 | 第31-33页 |
| ·推理机的功能 | 第31页 |
| ·推理机的控制策略 | 第31-33页 |
| ·数据挖掘算法评估AGENT 设计 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 数据挖掘算法智能选择系统实现 | 第36-49页 |
| ·系统设计 | 第36-37页 |
| ·知识库物理实现 | 第37-39页 |
| ·知识库的检测融合 | 第39-40页 |
| ·数据预处理AGENTS | 第40-42页 |
| ·算法选择AGENT | 第42-44页 |
| ·数据挖掘AGENTS | 第44页 |
| ·测试结果 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 发表文章目录 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 详细摘要 | 第56-61页 |
