数据挖掘技术在参考天空分类中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·论文选题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外现状 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘研究国内外现状 | 第9-10页 |
| ·天空亮度分布研究国内外现状 | 第10-11页 |
| ·论文主要内容及框架结构 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 2 数据挖掘相关概念 | 第13-28页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·数据预处理 | 第14-21页 |
| ·原始数据存在的问题 | 第14-15页 |
| ·数据质量评估指标 | 第15页 |
| ·数据预处理概念和方法 | 第15-21页 |
| ·数据挖掘分类算法 | 第21-27页 |
| ·贝叶斯分类 | 第22页 |
| ·决策树分类 | 第22-23页 |
| ·K 最近邻分类 | 第23页 |
| ·人工神经网络 | 第23-26页 |
| ·各分类算法比较 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 天空亮度分布相关概念 | 第28-35页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·光气候数据 | 第28-30页 |
| ·光气候数据介绍 | 第28页 |
| ·光气候数据获取 | 第28-29页 |
| ·光气候数据存储 | 第29-30页 |
| ·CIE 一般天空亮度分布标准 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 光气候数据预处理 | 第35-46页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·数据时间特性分析以及质量评估 | 第35-39页 |
| ·数据预处理方法与规则 | 第39-43页 |
| ·数据预处理实验 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 光气候数据分类 | 第46-55页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·光气候数据分类 | 第46-50页 |
| ·分类算法选择 | 第46-48页 |
| ·BP 网络结构设计 | 第48页 |
| ·BP 算法步骤 | 第48-50页 |
| ·数据分类实验 | 第50-54页 |
| ·结果分析 | 第53-54页 |
| ·结果优化 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第61页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第61页 |
