| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 第1章 模糊数学基础 | 第11-16页 |
| ·模糊集理论的建立 | 第11-12页 |
| ·模糊数学基本概念 | 第12-14页 |
| ·模糊集、隶属度、隶属度函数及模糊逻辑 | 第12页 |
| ·模糊集的格运算 | 第12-13页 |
| ·模糊关系 | 第13-14页 |
| ·模糊集合理论 | 第14-16页 |
| ·模糊集合的运算 | 第14-15页 |
| ·模糊数学的发展及应用 | 第15-16页 |
| 第2章 数据挖掘概况 | 第16-22页 |
| ·什么是数据挖掘 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第16页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第17-19页 |
| ·分类 | 第17页 |
| ·数据聚类分析 | 第17-18页 |
| ·关联分析 | 第18-19页 |
| ·概念描述 | 第19页 |
| ·孤立点分析 | 第19页 |
| ·演变分析 | 第19页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第19-21页 |
| ·在科学研究中的应用 | 第19-20页 |
| ·在实践中的应用 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的一般步骤 | 第21-22页 |
| 第3章 AFS理论基础知识 | 第22-30页 |
| ·AFS理论简介 | 第22-23页 |
| ·EI代数和~*EI代数 | 第23-25页 |
| ·AFS方法的基本思想和模糊概念的AFS表示 | 第25-30页 |
| ·基本概念 | 第25-26页 |
| ·AFS方法的基本思想及工程意义 | 第26-30页 |
| 第4章 AFS模糊逻辑聚类分析方法 | 第30-39页 |
| ·AFS模糊逻辑新聚类分析算法 | 第30-32页 |
| ·应用上面改进算法对IRIS(杉树)数据进行模糊聚类分析 | 第32-39页 |
| 第5章 AFS模糊逻辑分类分析方法 | 第39-49页 |
| ·关于置信度的选取 | 第40-42页 |
| ·基于AFS模糊逻辑的模糊分类器设计 | 第42-46页 |
| ·分类器的稳定性分析 | 第46-49页 |
| 第6章 结论 | 第49-51页 |
| ·本文研究的主要工作 | 第49页 |
| ·有待进一步研究的工作 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 研究生履历 | 第57页 |