气象数据的分类挖掘和预测研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章绪论 | 第12-20页 |
| 1． 1知识发现 | 第12-13页 |
| 1． 2数据挖掘的基本概念 | 第13-14页 |
| 1． 2． 1数据挖掘的定义 | 第13页 |
| 1． 2． 2数据挖掘与传统分析方法的区别 | 第13-14页 |
| 1． 3数据挖掘的研究历史和现状 | 第14页 |
| 1． 4数据挖掘发现的知识类型 | 第14-16页 |
| 1． 4． 1广义知识 | 第14-15页 |
| 1． 4． 2关联知识 | 第15页 |
| 1． 4． 3分类知识 | 第15-16页 |
| 1． 4． 4预测型知识 | 第16页 |
| 1． 4． 5偏差型知识 | 第16页 |
| 1． 5数据挖掘中分类算法 | 第16-18页 |
| 1． 5． 1分类算法概述 | 第16-17页 |
| 1． 5． 2本文所采用的分类算法 | 第17-18页 |
| 1． 6本文的主要工作 | 第18-20页 |
| 第二章数据预处理与回归预测 | 第20-35页 |
| 2． 1数据预处理的必要性 | 第20-21页 |
| 2． 2数据预处理技术 | 第21-22页 |
| 2． 2． 1数据清理 | 第21页 |
| 2． 2． 2数据集成 | 第21-22页 |
| 2． 2． 3数据变换 | 第22页 |
| 2． 2． 4数据简化 | 第22页 |
| 2． 3数据预处理的方法 | 第22-24页 |
| 2． 3． 1基于统计分析的属性选取方法 | 第23页 |
| 2． 3． 2PLS简介及其优点 | 第23-24页 |
| 2． 4偏最小二乘(PLS)主成分分析法 | 第24-30页 |
| 2． 4． 1PLS建模的基本思想 | 第24-26页 |
| 2． 4． 2PLS建模的基本过程 | 第26-30页 |
| 2． 5模糊聚类分析 | 第30-32页 |
| 2． 6算例分析 | 第32-35页 |
| 2． 6． 1PLs的主成分分析法 | 第32-33页 |
| 2． 6． 2模糊聚类的分类结果 | 第33-35页 |
| 第三章神经网络分类和预测模型 | 第35-56页 |
| 3． 1神经网络和数据挖掘 | 第35页 |
| 3． 2神经网络和数据分类 | 第35-37页 |
| 3． 2． 1数据分类方法的特点 | 第35-36页 |
| 3． 2． 2数据分类的方法 | 第36页 |
| 3． 2． 3神经网络用于数据分类 | 第36-37页 |
| 3． 2． 4神经网络分类器构造的基本思想 | 第37页 |
| 3． 3BP神经网络分类和预测模型 | 第37-41页 |
| 3． 3． 1BP网络分类器的结构和机理 | 第38-39页 |
| 3． 3． 2建立模型 | 第39-41页 |
| 3． 4RBF网络分类和预测模型 | 第41-44页 |
| 3． 4． 1RBF网络分类器结构和机理 | 第41-42页 |
| 3． 4． 2建立模型 | 第42-44页 |
| 3． 5LVQ神经网络分类和预测模型 | 第44-48页 |
| 3． 5． 1LVQ网络分类器的结构和机理 | 第44-45页 |
| 3． 5． 2建立模型 | 第45-48页 |
| 3． 6算例分析 | 第48-56页 |
| 3． 6． 1BP网络分类器 | 第48页 |
| 3． 6． 2BP网络分类器的改进 | 第48-52页 |
| 3． 6． 3RBF网络分类器 | 第52-54页 |
| 3． 6． 3LVQ网络分类器 | 第54-56页 |
| 第四章决策树分类预测模型 | 第56-69页 |
| 4． 1决策树概述 | 第56-57页 |
| 4． 2几种决策树算法简介 | 第57-62页 |
| 4． 2． 1ID3算法 | 第57-59页 |
| 4． 2． 2C4． 5算法 | 第59-60页 |
| 4． 2． 3CART算法 | 第60-61页 |
| 4． 2． 4决策树的修剪 | 第61-62页 |
| 4． 3分类算法的进展以及改进 | 第62-63页 |
| 4． 3． 1研究热点 | 第62-63页 |
| 4． 3． 2本文的改进 | 第63页 |
| 4． 4改进的决策树算法 | 第63-66页 |
| 4． 4． 1算法原理 | 第63-64页 |
| 4． 4． 2算法步骤 | 第64-66页 |
| 4． 5算例分析 | 第66-69页 |
| 4． 5． 1算例实现 | 第66页 |
| 4． 5． 2计算结果分析 | 第66-69页 |
| 第五章结论 | 第69-72页 |
| 5． 1概述 | 第69-70页 |
| 5． 2本文的优点及创新之处 | 第70页 |
| 5． 3本文的不足 | 第70页 |
| 5． 4今后的工作 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
