基于数据的模糊规则分类算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 模式识别简介 | 第8-14页 |
| 1.2.1 数据预处理简介 | 第9-10页 |
| 1.2.2 模式识别的主要分类方法 | 第10-14页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第14-16页 |
| 2 属性选择算法及Wang-Mendel算法简介 | 第16-26页 |
| 2.1 属性选择简介 | 第16-20页 |
| 2.1.1 属性选择的基本流程 | 第16-18页 |
| 2.1.2 属性选择算法介绍 | 第18-20页 |
| 2.2 Wang-Mendel算法简介 | 第20-25页 |
| 2.2.1 Wang-Mendel算法技术步骤 | 第21-25页 |
| 2.2.2 Wang-Mendel算法优点 | 第25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于近邻模型的属性选择算法 | 第26-33页 |
| 3.1 基于近邻的粗糙集模型 | 第26-31页 |
| 3.1.1 邻域的基本概念 | 第26-28页 |
| 3.1.2 样本空间的上近似与下近似 | 第28-30页 |
| 3.1.3 属性的重要性 | 第30-31页 |
| 3.2 基于邻域的贪婪属性选择算法 | 第31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 4 基于数据的模糊规则分类算法 | 第33-43页 |
| 4.1 模糊规则提取 | 第33-35页 |
| 4.2 规则库的简化 | 第35-41页 |
| 4.2.1 传统的置信度算法 | 第35页 |
| 4.2.2 本文的置信度算法 | 第35-36页 |
| 4.2.3 两种算法的分析比较 | 第36-40页 |
| 4.2.4 剪枝 | 第40-41页 |
| 4.3 确定类标签 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 实验结果与分析 | 第43-53页 |
| 5.1 Wine数据实验 | 第43-49页 |
| 5.1.1 分类器的构建 | 第44-47页 |
| 5.1.2 分类器性能分析 | 第47-49页 |
| 5.2 与其他分类算法比较 | 第49-52页 |
| 5.2.1 分类准确率比较 | 第50-51页 |
| 5.2.2 分类规则数比较 | 第51-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
