| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘 | 第9-12页 |
| ·数据挖掘概念 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘方法及应用 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 2 复杂体系处理的相关技术 | 第14-26页 |
| ·分类方法概述 | 第14-20页 |
| ·分类的定义及流程 | 第14-15页 |
| ·分类算法 | 第15-20页 |
| ·属性选择概述 | 第20-25页 |
| ·属性选择的重要性及定义 | 第20页 |
| ·属性选择算法 | 第20-25页 |
| ·本章小节 | 第25-26页 |
| 3 基于二次建模的加权朴素贝叶斯分类器 | 第26-38页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第26-30页 |
| ·贝叶斯理论 | 第26-28页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第28-30页 |
| ·二次建模的朴素贝叶斯分类器(RWNBC) | 第30-31页 |
| ·方法思想 | 第30页 |
| ·算法实现及分析 | 第30-31页 |
| ·实验及分析 | 第31-37页 |
| ·数据描述 | 第31-34页 |
| ·实验结果 | 第34-37页 |
| ·本章小节 | 第37-38页 |
| 4 基于Filter与Wrapper结合的属性选择方法 | 第38-52页 |
| ·ReliefF原理介绍 | 第38-39页 |
| ·基于ReliefF的Wrapper属性选择方法 | 第39-42页 |
| ·方法思想 | 第39-40页 |
| ·算法实现及分析 | 第40-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-51页 |
| ·数据描述 | 第42-43页 |
| ·实验及结果讨论 | 第43-49页 |
| ·属性分析 | 第49-51页 |
| ·本章小节 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |