基于数据集合的建模软件系统设计与实现
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景、目的和意义 | 第9-11页 |
| ·课题研究国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文的组织结构和主要的成果 | 第13-15页 |
| ·论文组织结构 | 第13页 |
| ·研究的主要成果 | 第13-15页 |
| 第二章 数据挖掘与知识发现 | 第15-25页 |
| ·数据挖掘与知识发现概述 | 第15-16页 |
| ·知识发现 | 第16-19页 |
| ·知识发现的定义 | 第16-17页 |
| ·知识发现的过程 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘 | 第19-23页 |
| ·数据挖掘概述 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘研究的公开问题 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 建模理论与柔性神经树模型建立及其优化 | 第25-41页 |
| ·建模理论介绍 | 第25-27页 |
| ·建模概念与组成的介绍 | 第25页 |
| ·建模的过程 | 第25-26页 |
| ·建模的基本原则要求 | 第26-27页 |
| ·柔性神经树模型介绍 | 第27-29页 |
| ·柔性神经树模型的基本原理 | 第27页 |
| ·柔性神经树模型的编码与表示 | 第27-29页 |
| ·概率增强式程序进化算法的介绍 | 第29-34页 |
| ·种群及个体信息表示 | 第29-30页 |
| ·概率原型树 | 第30-32页 |
| ·适应度函数 | 第32页 |
| ·种群的学习过程 | 第32-34页 |
| ·模拟退火算法介绍 | 第34-37页 |
| ·模拟退火算法的思想 | 第34-35页 |
| ·模拟退火算法流程描述 | 第35-36页 |
| ·SA 算法的参数控制 | 第36-37页 |
| ·FNT 模型的建立与优化 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-41页 |
| 第四章 系统的设计与实现 | 第41-53页 |
| ·系统总体概述 | 第41页 |
| ·总体设计方案 | 第41-42页 |
| ·系统的实现 | 第42-50页 |
| ·数据预处理 | 第42-44页 |
| ·建模过程 | 第44-50页 |
| ·结果分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 结束语 | 第53-55页 |
| ·全文总结 | 第53-54页 |
| ·下一步研究工作 | 第54页 |
| ·心得体会 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
