数据挖掘技术在中药水提液膜分离中的应用研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 ：计算机化学与数据挖掘 | 第11-16页 |
| ·计算机化学 | 第11-12页 |
| ·计算机化学概述 | 第11页 |
| ·计算机化学对中药分离技术研究领域学的适应性 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的研究现状与发展前景 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘与传统统计学的关系 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的发展前景 | 第14页 |
| ·数据挖掘在医药学领域的特点 | 第14-15页 |
| ·中药水提液特征 | 第15-16页 |
| 第三章 ：数据挖掘技术研究 | 第16-27页 |
| ·数据清理与数据变换 | 第16-19页 |
| ·缺失值处理 | 第16-17页 |
| ·离群点分析 | 第17-18页 |
| ·变量变换 | 第18-19页 |
| ·属性筛选 | 第19-20页 |
| ·定义 | 第19页 |
| ·搜索方法的类别 | 第19-20页 |
| ·属性筛选的实现方法 | 第20页 |
| ·预测 | 第20-27页 |
| ·概念 | 第20-21页 |
| ·回归 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络 | 第22-25页 |
| ·支持向量机 | 第25-27页 |
| 第四章 ：系统算法设计 | 第27-35页 |
| ·离群点算法 | 第27页 |
| ·属性筛选算法 | 第27-28页 |
| ·预测算法 | 第28-35页 |
| ·回归分析算法 | 第28-29页 |
| ·神经网络算法 | 第29-33页 |
| ·支持向量机 | 第33-35页 |
| 第五章 ：系统实现 | 第35-56页 |
| ·系统模块图 | 第35页 |
| ·工具选择 | 第35-38页 |
| ·数据挖掘工具选择 | 第35-37页 |
| ·核心工具箱和知识库 | 第37页 |
| ·界面工具 | 第37-38页 |
| ·算法实现 | 第38-47页 |
| ·归一化 | 第38-39页 |
| ·离群点分析 | 第39-40页 |
| ·属性筛选 | 第40-41页 |
| ·回归分析 | 第41-43页 |
| ·神经网络 | 第43-46页 |
| ·支持向量机 | 第46-47页 |
| ·界面实现 | 第47-56页 |
| ·界面实现的重要知识 | 第47-48页 |
| ·具体设计 | 第48-56页 |
| 第六章 ：结果分析研究 | 第56-68页 |
| ·数据特征描述 | 第56-59页 |
| ·筛选处理 | 第59-62页 |
| ·离群点筛选过程及结果 | 第59-61页 |
| ·属性筛选过程及结果 | 第61-62页 |
| ·建模选择 | 第62-66页 |
| ·模型预测 | 第66-68页 |
| 第七章 ：总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
