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面向不完备数据的增量挖掘算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-24页
   ·论文的研究背景和意义第12-13页
   ·数据挖掘概述第13-14页
     ·数据挖掘的定义第13页
     ·数据挖掘的一般过程第13-14页
     ·数据挖掘的分类第14页
   ·不完备数据第14-15页
     ·不完备数据的产生原因第14-15页
     ·不完备数据的处理方法第15页
   ·粗糙集理论概述第15-19页
     ·粗糙集理论基本概念第16-17页
     ·属性约简与核第17页
     ·决策规则第17-18页
     ·不完备数据中粗糙集理论的扩展模型第18-19页
   ·基于粗糙集理论的挖掘算法研究现状第19-21页
   ·论文的主要研究内容及创新点第21-22页
     ·论文的主要研究内容第21页
     ·论文的创新点第21-22页
   ·论文的组织结构第22-24页
第二章 面向不完备数据的属性核增量获取算法第24-31页
   ·引言第24-25页
   ·基本概念第25页
     ·容差关系第25页
     ·相似精度第25页
   ·不完备数据上的属性核第25-27页
   ·面向不完备数据的属性核增量获取第27-29页
     ·增量策略第27-28页
     ·算法描述第28-29页
     ·算法复杂度分析第29页
   ·一个示例第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 高效的分辨函数范式转换算法第31-40页
   ·引言第31-32页
   ·分辨矩阵和分辨函数第32-33页
   ·范式转换算法第33-36页
     ·算法思想第33-34页
     ·算法描述第34-35页
     ·一个示例第35-36页
   ·实验第36-39页
     ·实验1第36-38页
     ·实验2第38页
     ·实验3第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第四章 面向不完备数据的增量属性约简获取算法第40-51页
   ·引言第40-41页
   ·不完备数据上的属性约简第41-42页
   ·基于泛化决策的算法第42-45页
     ·基于泛化决策的增量属性约简第42-43页
     ·算法描述第43-44页
     ·算法复杂度分析第44-45页
     ·一个示例第45页
   ·基于分辨矩阵的算法第45-50页
     ·改进分辨矩阵上的分辨函数第45-46页
     ·分辨矩阵的增量更新第46-47页
     ·分辨函数的更新第47-48页
     ·算法描述第48-49页
     ·算法复杂度分析第49页
     ·一个示例第49-50页
   ·本章小结第50-51页
第五章 面向不完备数据的增量规则获取算法第51-60页
   ·引言第51-52页
   ·基于分辨矩阵的规则获取第52-53页
   ·更新机制第53-56页
     ·合取项表第53-54页
     ·合取项表的更新第54-56页
   ·增量规则获取算法第56-58页
     ·算法描述第56页
     ·算法复杂度分析第56-57页
     ·一个示例第57-58页
   ·实验第58-59页
   ·本章小结第59-60页
第六章 批量增量规则获取算法第60-73页
   ·引言第60-61页
   ·基本概念第61-62页
   ·传统的增量更新策略第62-63页
   ·批量增量算法第63-69页
     ·传统增量策略存在的问题第63-64页
     ·批量增量更新策略第64-65页
     ·批量增量算法第65-67页
     ·算法复杂度分析第67页
     ·一个示例第67-69页
   ·实验第69-72页
     ·与算法A 的比较实验第69-71页
     ·与算法B 的比较实验第71-72页
   ·本章小结第72-73页
第七章 总结与展望第73-75页
   ·全文总结第73页
   ·未来展望第73-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第79-80页
致谢第80-81页
附录第81-88页

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