数据挖掘中空缺值预测算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究的背景和研究的意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究情况分析 | 第12-15页 |
| ·不足点 | 第15页 |
| ·论文研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 灰色GM(1,1)预测空缺值算法 | 第16-24页 |
| ·灰色系统理论 | 第16-17页 |
| ·GM(1,1)建模原理 | 第17-18页 |
| ·GM(1,1)模型的检验 | 第18-19页 |
| ·几种GM(1,1)模型 | 第19-21页 |
| ·灰色GM(1,1)预测空缺值算法 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-24页 |
| 第三章 灰色神经网络组合预测空缺值算法 | 第24-43页 |
| ·BP 神经网络预测方法 | 第24-32页 |
| ·BP 神经网络建模原理 | 第25页 |
| ·三层BP 神经网络结构及设计分析 | 第25-28页 |
| ·三层BP 神经网络的训练 | 第28-31页 |
| ·归一化处理 | 第31-32页 |
| ·三层BP 神经网络预测模型 | 第32页 |
| ·灰色神经网络组合预测模型 | 第32-34页 |
| ·灰色神经网络组合预测空缺值算法 | 第34-35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 MVC-神经网络组合预测空缺值算法 | 第43-59页 |
| ·关联规则挖掘的基础 | 第43-45页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第45-47页 |
| ·离散化的一般概念 | 第47-48页 |
| ·MVC 方法 | 第48-50页 |
| ·MVC-神经网络组合预测空缺值算法 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结和展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第66页 |
