基于数据挖掘的复杂仿真数据分析方法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章 绪论	第9-16页
·课题背景及意义	第9-10页
·仿真数据分析方法研究现状	第10-11页
·数据挖掘概述	第11-13页
·数据挖掘任务	第11-12页
·数据挖掘发展历程	第12-13页
·数据挖掘研究现状	第13页
·本文的研究内容	第13-16页
第2章 仿真数据特征分析及预处理方法	第16-25页
·仿真数据分析的需求分析	第16-17页
·仿真数据特征分析	第17-21页
·复杂仿真数据特点	第18-19页
·仿真数据储存特点	第19-21页
·仿真数据预处理方法	第21-24页
·属性约减方法	第21-23页
·异常数据检测方法	第23-24页
·本章小结	第24-25页
第3章 基于支持向量机的仿真实验数据挖掘	第25-43页
·预测建模方法	第25-27页
·支持向量机原理	第27-34页
·结构风险最小化原则	第27-29页
·支持向量机分类模型	第29-32页
·支持向量机回归模型	第32-33页
·支持向量机模型求解方法	第33-34页
·预测建模方法应用实例	第34-42页
·分类模型应用实例	第34-39页
·回归模型应用实例	第39-42页
·本章小结	第42-43页
第4章 预测模型参数优化方法	第43-53页
·交叉验证	第43-46页
·遗传算法优化方法	第46-50页
·遗传算法理论	第46-49页
·遗传算法优化实例	第49-50页
·组合优化方法	第50-52页
·本章小结	第52-53页
结论	第53-55页
参考文献	第55-59页
攻读学位期间发表的学术论文	第59-61页
致谢	第61页