基于商空间的粒计算及其在数据挖掘中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-15页 |
| ·数据挖掘概述 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第9页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第9页 |
| ·粒计算概述 | 第9-13页 |
| ·粒计算的基本思想 | 第9-10页 |
| ·粒计算的组成、实质及主要方法 | 第10-11页 |
| ·粒计算的产生、发展及研究现状 | 第11-12页 |
| ·主要专著、学术会议及主要荣誉 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容及逻辑结构 | 第13-15页 |
| 第二章 商空间理论基础 | 第15-23页 |
| ·商空间基本概念 | 第15-17页 |
| ·商集 | 第15-16页 |
| ·商拓扑 | 第16-17页 |
| ·商空间 | 第17页 |
| ·商空间基本性质 | 第17-18页 |
| ·保假原理 | 第17-18页 |
| ·保真原理 | 第18页 |
| ·商空间的合成 | 第18-20页 |
| ·论域的合成 | 第19页 |
| ·属性映射函数的合成 | 第19页 |
| ·结构的合成 | 第19-20页 |
| ·模糊商空间理论 | 第20-23页 |
| ·模糊集 | 第20页 |
| ·模糊等价关系 | 第20-21页 |
| ·模糊商结构 | 第21-22页 |
| ·模糊商空间 | 第22-23页 |
| 第三章 基于商空间的粒计算方法 | 第23-31页 |
| ·分层递阶商空间链法 | 第23页 |
| ·商空间链的产生 | 第23页 |
| ·分层递阶商空间链法求解网络路径问题 | 第23-31页 |
| ·网络覆盖算法 | 第24-26页 |
| ·无向无权网络的商空间覆盖模型 | 第26-28页 |
| ·无向无权网络的最短路径 | 第28-31页 |
| 第四章 基于模糊商空间的聚类分析 | 第31-38页 |
| ·粒聚类分析 | 第31页 |
| ·基于Kruskal算法思想的模糊聚类最大树法 | 第31-34页 |
| ·Kruskal算法 | 第31-32页 |
| ·模糊聚类最大树法 | 第32-34页 |
| ·基于模糊相似关系的聚类算法 | 第34-36页 |
| ·基于模糊商空间的聚类方法 | 第36-38页 |
| 第五章 粒计算思想在二部图中的应用 | 第38-55页 |
| ·二部图匹配算法 | 第38-45页 |
| ·基本概念 | 第38-40页 |
| ·符号说明 | 第40页 |
| ·二部图匹配算法描述 | 第40-42页 |
| ·实例分析 | 第42-45页 |
| ·匈牙利算法 | 第45-55页 |
| ·基本概念 | 第45-46页 |
| ·符号说明 | 第46页 |
| ·匈牙利算法描述 | 第46-49页 |
| ·实例分析 | 第49-55页 |
| 第六章 粒计算思想在多维聚集中的应用 | 第55-74页 |
| ·多维数据模型表示 | 第55页 |
| ·多维聚集算法 | 第55-74页 |
| ·基本概念及符号说明 | 第55-59页 |
| ·PipeSort算法 | 第59-62页 |
| ·PipeHash算法 | 第62-66页 |
| ·Overlap算法 | 第66-72页 |
| ·算法比较 | 第72-74页 |
| 第七章 总结与展望 | 第74-75页 |
| ·本文工作总结 | 第74页 |
| ·进一步的研究工作 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 在校期间的科研成果 | 第81页 |
