决策树算法中模糊语义的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-14页 |
| ·课题的研究意义 | 第8-9页 |
| ·课题的研究现状 | 第9-12页 |
| ·决策树算法的研究现状 | 第9-11页 |
| ·模糊理论的研究现状 | 第11页 |
| ·模糊决策树算法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题的研究内容 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 决策树与模糊理论相关知识 | 第14-27页 |
| ·决策树相关知识 | 第14-21页 |
| ·ID3 算法 | 第15-17页 |
| ·Fuzzy ID3 算法 | 第17-19页 |
| ·语义决策树算法 | 第19-21页 |
| ·模糊理论介绍 | 第21-22页 |
| ·F 集基本概念 | 第21-22页 |
| ·F 集与传统集合的比较 | 第22页 |
| ·隶属函数 | 第22页 |
| ·云模型 | 第22-26页 |
| ·隶属云 | 第23页 |
| ·云的基本概念 | 第23-24页 |
| ·云的分类 | 第24页 |
| ·云的数字特征 | 第24页 |
| ·云发生器 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 语义概念树生成方法的改进 | 第27-38页 |
| ·叶子结点的形成 | 第27-33页 |
| ·连续属性离散化 | 第27-29页 |
| ·基于遗传算法的连续属性离散化方法的改进 | 第29-33页 |
| ·概念层次的提升 | 第33-35页 |
| ·语义概念树的生成 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 连续属性随机模糊语义化 | 第38-51页 |
| ·连续属性随机模糊语义化方法CARFS | 第38-41页 |
| ·模糊化 | 第38-40页 |
| ·随机化 | 第40-41页 |
| ·示例验证 | 第41-50页 |
| ·语义概念树的自动生成 | 第42-48页 |
| ·连续属性模糊随机化 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于模糊语义的决策树挖掘算法 | 第51-59页 |
| ·SFID3 算法 | 第51-52页 |
| ·最优决策树 | 第52-54页 |
| ·算法比较 | 第54-58页 |
| ·实验环境与数据集 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论和展望 | 第59-60页 |
| 工作总结 | 第59页 |
| 主要创新 | 第59页 |
| 进一步研究方向 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
