知识挖掘在时序信号分析系统中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·论文结构分配 | 第12-13页 |
| 第二章 时间序列、粗集理论和数据挖掘概述 | 第13-24页 |
| ·时间序列概述 | 第13-15页 |
| ·时间序列概念 | 第13-14页 |
| ·时间序列的研究现状 | 第14-15页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第15-20页 |
| ·粗糙集理论的产生和发展 | 第15-16页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第16-18页 |
| ·粗糙集理论的研究现状 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第20-23页 |
| ·数据挖掘的内涵 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的功能和常用技术 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第22-23页 |
| 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 信息系统获取方法 | 第24-33页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·相关基本概念 | 第24-25页 |
| ·时序信息表的获取方法 | 第25-30页 |
| ·从原始离散数据表获得 | 第25-27页 |
| ·从实时时序信息表获得 | 第27-30页 |
| ·时序信息表转换信息表 | 第30-32页 |
| 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 粗集属性约简算法 | 第33-47页 |
| ·常见的约简算法 | 第33-34页 |
| ·基于属性重要性的启发式约简算法 | 第34-36页 |
| ·属性重要性的计算 | 第34-35页 |
| ·约简算法及分析 | 第35-36页 |
| ·基于差别矩阵的约简算法 | 第36-38页 |
| ·差别矩阵 | 第36页 |
| ·约简算法及分析 | 第36-38页 |
| ·基于集合近似质量的属性约简算法 | 第38-42页 |
| ·约简算法 | 第38-40页 |
| ·算法分析及算例 | 第40-42页 |
| ·一种基于差别矩阵的约简算法改进 | 第42-46页 |
| ·改进算法的描述 | 第42-43页 |
| ·算例分析 | 第43-46页 |
| 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 规则提取方法研究 | 第47-56页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·现有提取方法分析 | 第47-48页 |
| ·基于粗集和决策树的规则提取方法 | 第48-55页 |
| ·研究意义 | 第48页 |
| ·规则获取 | 第48-50页 |
| ·算法分析与实现 | 第50-51页 |
| ·实验及结果分析 | 第51-54页 |
| ·结论 | 第54-55页 |
| 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·工作小结 | 第56页 |
| ·研究工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
