基于云模型的数据挖掘及其在交通流系统中的应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·问题概述 | 第7-8页 |
| ·当前研究状况 | 第8-10页 |
| ·本文主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 数据挖掘相关知识 | 第12-19页 |
| ·相关概念 | 第12-15页 |
| ·距离和角度 | 第12-13页 |
| ·类之间的距离 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘面临的问题和研究方向 | 第17-19页 |
| 第三章 定性定量转换模型——云模型 | 第19-28页 |
| ·云模型的引入 | 第20-22页 |
| ·云和云滴 | 第20页 |
| ·云的数字特征 | 第20-21页 |
| ·云模型的类型 | 第21-22页 |
| ·正态云 | 第22-24页 |
| ·正态云发生器 | 第22页 |
| ·云滴对概念的贡献 | 第22-24页 |
| ·逆向云发生器 | 第24页 |
| ·正态云的数学性质 | 第24-26页 |
| ·云滴分布的统计分析 | 第24-25页 |
| ·云滴确定度的统计分析 | 第25-26页 |
| ·正态云的期望曲线 | 第26页 |
| ·正态云的普适性 | 第26-28页 |
| 第四章 基于云模型的概念层次划分 | 第28-43页 |
| ·概念层次 | 第28-30页 |
| ·概念层次的基本概念 | 第28-29页 |
| ·概念层次的自动生成 | 第29-30页 |
| ·云变换算法 | 第30-32页 |
| ·基于云模型的概念划分及其评价 | 第32-40页 |
| ·跃升策略和算法 | 第33-36页 |
| ·云合并运算 | 第36-39页 |
| ·基于云模型的概念层次划分评价算法 | 第39-40页 |
| ·隶属概念的判定方法 | 第40-43页 |
| 第五章 云模型在交通流数据挖掘中的应用 | 第43-56页 |
| ·云模型在交通状态分类中的应用 | 第44-48页 |
| ·交通状态指标 | 第44页 |
| ·交通状态判别 | 第44-45页 |
| ·实例 | 第45-48页 |
| ·基于云模型的概念划分的两种算法比较 | 第48-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·工作总结 | 第56页 |
| ·本文创新内容 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
