基于NFCS—CAF数据挖掘算法研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一部分 文献综述 | 第6-14页 |
| 1 数据挖掘技术概述 | 第6-14页 |
| 1．1 数据挖掘的概念及特点 | 第6页 |
| 1．2 数据挖掘技术的过程及分类 | 第6-9页 |
| 1．2．1 数据挖掘的目的—知识 | 第7页 |
| 1．2．2 数据挖掘的过程 | 第7-8页 |
| 1．2．3 数据挖掘的分类 | 第8-9页 |
| 1．3 几种常用数据挖掘模式和方法 | 第9-12页 |
| 1．3．1 关联规则挖掘 | 第9-10页 |
| 1．3．2 决策树技术 | 第10-11页 |
| 1．3．3 聚类分析 | 第11-12页 |
| 1．4 数据挖掘研究和应用的挑战性 | 第12-14页 |
| 第二部分 引言 | 第14-15页 |
| 第三部分 基于NFCS-CAF的数据挖掘算法 | 第15-41页 |
| 2 神经网络和模糊逻辑协同系统 | 第15-25页 |
| 2．1 神经网络的发展和应用 | 第15-19页 |
| 2．1．1 神经网络的生物学启示 | 第15-17页 |
| 2．1．2 神经网络的模型和研究方向 | 第17-19页 |
| 2．1．3 神经网络的应用 | 第19页 |
| 2．2 模糊理论基础和应用 | 第19-22页 |
| 2．2．1 模糊理论基础 | 第20页 |
| 2．2．2 模糊理论的应用 | 第20-21页 |
| 2．2．3 模糊逻辑的不足 | 第21-22页 |
| 2．3 神经网络与模糊逻辑系统的结合 | 第22-25页 |
| 2．3．1 神经网络与模糊逻辑系统的互补性 | 第22-23页 |
| 2．3．2 神经网络与模糊逻辑系统的结合方式 | 第23-25页 |
| 3 NFCS形态的神经网络 | 第25-34页 |
| 3．1 NFCS协同机制 | 第25-26页 |
| 3．2 NFCS拓扑结构 | 第26-27页 |
| 3．3 NFCS-CAF学习算法 | 第27-34页 |
| 4 裁剪聚类及规则抽取 | 第34-36页 |
| 4．1 NFCS网络的裁剪算法 | 第34页 |
| 4．2 隐层节点激活值的聚类 | 第34-35页 |
| 4．3 规则的抽取 | 第35-36页 |
| 5 应用仿真 | 第36-41页 |
| 第四部分 结束语 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
