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基于不可分辨和优势关系的知识约简算法研究及其应用

第一章 引言第1-15页
   ·立题依据第7-8页
   ·数据库中知识发现发展概述第8-9页
   ·数据挖掘发展概述第9-12页
     ·数据挖掘的任务和分类第10-11页
     ·数据挖掘的技术与方法第11-12页
   ·粗糙集理论概述第12-13页
     ·粗糙集理论的特点第12-13页
     ·粗糙集理论研究现状第13页
   ·论文的主要内容及创新点第13-14页
   ·论文的组织结构第14-15页
第二章 粗糙集理论基础第15-24页
   ·基本概念第15-20页
     ·信息系统与决策表第16页
     ·不可分辨关系第16-17页
     ·粗糙近似空间第17-20页
     ·核和约简第20页
   ·基本算法第20-23页
     ·属性约简第21-22页
     ·值约简第22-23页
   ·小结第23-24页
第三章 基于优势关系的粗糙集模型第24-45页
   ·基于优势关系的粗糙集模型的基本概念第24-26页
   ·类区分矩阵求约简算法第26-28页
     ·算法的基本思想第26页
     ·反例及其错误分析第26-28页
   ·优势区分矩阵及求核方法第28-32页
     ·基于优势关系的粗糙集模型中的若干性质及其证明第29-30页
     ·优势区分矩阵的定义第30-31页
     ·求核方法及其正确性证明第31-32页
   ·基于优势区分矩阵的求约简方法第32-36页
     ·优势区分矩阵的性质及其证明第32-34页
     ·求优势关系下的约简方法第34-35页
     ·算例第35-36页
   ·基于优势关系的规则提取第36-44页
     ·优势关系下的规则形式第36-37页
     ·与规则相关的数量测度第37-38页
     ·规则获取算法第38-44页
       ·优势值约简算法第38-40页
       ·基于优势矩阵和优势函数的值约简算法第40-43页
       ·规则集简化第43-44页
   ·小结第44-45页
第四章 一种改进的决策树算法 MPID第45-55页
   ·决策树的基本概念第45-48页
     ·决策树的生长算法第46-47页
     ·决策树的剪枝算法第47-48页
   ·一种改进的基于分枝合并的决策树算法 MPID第48-54页
     ·ID3 算法的基本思想第49-50页
     ·ID3 算法的优缺点第50-51页
     ·改进的基于分枝合并的决策树算法 MPID第51-54页
       ·扩展属性的选择第51-52页
       ·改进的分枝合并第52-53页
       ·MPID 算法的详细步骤第53页
       ·实验结果及分析第53-54页
   ·小结第54-55页
第五章 挖掘系统的实现第55-66页
   ·基于 J2EE 的 Web services 实现第55-57页
   ·系统的功能模块第57-59页
   ·主要的界面第59-61页
   ·系统的开发环境与运行环境第61页
   ·应用实例第61-65页
     ·应用背景第61-62页
     ·数据源情况第62-63页
     ·数据预处理第63-64页
     ·挖掘结果第64-65页
   ·小结第65-66页
结束语第66-67页
参考文献第67-69页
致谢第69-70页
个人简历、在学期间研究成果及发表的学术论文第70页

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