首页--数理科学和化学论文--数学论文--代数、数论、组合理论论文--模糊数学论文

基于模糊规则的分类算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 研究背景和意义第14-15页
    1.2 数据挖掘第15页
    1.3 数据分类主要方法第15-17页
    1.4 国内外研究现状第17页
    1.5 本文主要工作和结构安排第17-20页
第二章 模糊理论基础第20-30页
    2.1 基础知识第20-25页
        2.1.1 相关名词解释第20页
        2.1.2 模糊隶属函数第20-22页
        2.1.3 模糊数第22-24页
        2.1.4 模糊集合表示方法第24页
        2.1.5 分类评估方法第24-25页
    2.2 模糊特征选择第25-28页
        2.2.1 特征选择简介第25-26页
        2.2.2 特征选择过程第26-27页
        2.2.3 搜索算法介绍第27-28页
    2.3 本章小结第28-30页
第三章 基于决策树的模糊规则不确定数据分类算法第30-48页
    3.1 决策树第30-31页
    3.2 CRM算法第31-41页
        3.2.1 CRM算法的基础知识第31-33页
        3.2.2 CRM算法的流程第33-36页
        3.2.3 CRM算法的结构第36-38页
        3.2.4 CRM算法的设计第38-41页
    3.3 实验仿真第41-46页
        3.3.1 实验设置第41-42页
        3.3.2 实验实例和算法流程第42-44页
        3.3.3 实验结果第44-46页
    3.4 本章小结第46-48页
第四章 基于模糊知识的随机缺失值数据分类算法第48-60页
    4.1 引言第48-49页
    4.2 模糊特征提取算法第49-52页
    4.3 改进的CRM算法第52-54页
    4.4 实验结果与分析第54-58页
    4.5 本章小结第58-60页
第五章 总结与展望第60-62页
    5.1 工作总结第60页
    5.2 工作展望第60-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-68页
作者简介第68-69页

论文共69页,点击 下载论文
上一篇:基于ARM处理器的TLD目标跟踪算法实现和优化
下一篇:迁移学习分类技术及应用研究