基于形式概念集的分类规则挖掘算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文结构及主要内容 | 第11-12页 |
| 第二章 相关知识介绍 | 第12-21页 |
| ·形式概念分析的基本知识 | 第12-14页 |
| ·概念格中的一些定义 | 第14-16页 |
| ·形式概念与概念格 | 第14-15页 |
| ·概念格中的其它定义 | 第15-16页 |
| ·概念格构造的常用算法 | 第16-18页 |
| ·分类规则挖掘介绍 | 第18-19页 |
| ·分类规则挖掘的概念 | 第18页 |
| ·分类规则挖掘的方法 | 第18-19页 |
| ·几种基于概念格的分类规则挖掘算法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于形式概念集的分类规则算法 | 第21-33页 |
| ·形式概念集的构造 | 第21-28页 |
| ·基于类标号的形式背景划分 | 第21-22页 |
| ·子形式背景的属性划分 | 第22-25页 |
| ·形式概念集的构造 | 第25-26页 |
| ·形式概念预剪枝 | 第26-27页 |
| ·Fccrm算法 | 第27-28页 |
| ·提取分类规则 | 第28-29页 |
| ·实例 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 分类器构造研究 | 第33-42页 |
| ·分类器HCS的构造 | 第33-37页 |
| ·对分类规则加权 | 第33-34页 |
| ·投票 | 第34-35页 |
| ·报酬反馈机制 | 第35页 |
| ·分类器HCS | 第35-37页 |
| ·分布式情况下的应用 | 第37-41页 |
| ·元学习方法简介 | 第38页 |
| ·分布式下的构造模型 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 实验及分析 | 第42-49页 |
| ·形式概念的数据结构 | 第42-43页 |
| ·复杂度分析 | 第43-44页 |
| ·实验内容 | 第44-48页 |
| ·实验测试平台和数据 | 第44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·工作总结 | 第49页 |
| ·需要进一步完善的工作 | 第49-50页 |
| ·未来工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第57页 |
