基于双向距离关联和径向基神经网络的属性约简算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·数据挖掘与数据预处理 | 第10-14页 |
| ·数据挖掘概述 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘与数据预处理 | 第11-13页 |
| ·课题的提出 | 第13-14页 |
| ·属性约简的发展现状 | 第14-18页 |
| ·属性约简概述 | 第14-15页 |
| ·属性子集选择 | 第15-16页 |
| ·属性重要性度量 | 第16页 |
| ·学习算法 | 第16-17页 |
| ·搜索策略 | 第17-18页 |
| ·课题来源 | 第18页 |
| ·论文内容和结构 | 第18-19页 |
| 第二章 属性约简 | 第19-31页 |
| ·数据预处理 | 第19-24页 |
| ·数据质量与数据预处理 | 第19-20页 |
| ·数据预处理的功能和策略 | 第20-22页 |
| ·数据预处理主要方法 | 第22-24页 |
| ·属性约简 | 第24-31页 |
| ·属性子集选择 | 第25-26页 |
| ·启发式属性子集选择 | 第26-27页 |
| ·属性重要性度量和属性子集的评价 | 第27-29页 |
| ·属性约简算法研究现状和问题 | 第29-31页 |
| 第三章 径向基神经网络 | 第31-41页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·多层前向BP网络 | 第31-34页 |
| ·BP神经网络的原理 | 第31-33页 |
| ·BP神经网络的缺点 | 第33-34页 |
| ·径向基神经网络 | 第34-41页 |
| ·径向基网络的理论基础 | 第35-37页 |
| ·径向基函数 | 第37-38页 |
| ·RBNN的拓扑结构与原理 | 第38-39页 |
| ·RBNN的学习方法 | 第39-41页 |
| 第四章 基于双向距离关联和径向基网络的属性约简 | 第41-57页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·属性重要性度量 | 第42-46页 |
| ·分离联系法 | 第42页 |
| ·输入输出关联法 | 第42-43页 |
| ·双向距离关联法 | 第43-46页 |
| ·径向基神经网络的设计 | 第46-51页 |
| ·基于BDDC度量和RBNN的属性约简思想 | 第51-53页 |
| ·数据准备 | 第51-52页 |
| ·属性约简 | 第52-53页 |
| ·基于BDDC和RBNN的属性约简算法描述 | 第53-56页 |
| ·算法流程图 | 第53-55页 |
| ·算法伪代码 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 算法仿真验证 | 第57-70页 |
| ·中国城市竞争力数据库 | 第57-64页 |
| ·数据库介绍 | 第57-58页 |
| ·属性约简 | 第58-64页 |
| ·中国内地城市竞争力数据库 | 第64-67页 |
| ·中国主要城市气候数据库 | 第67-70页 |
| 总结 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
