| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-35页 |
| ·数据挖掘 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘面临的问题 | 第12-13页 |
| ·不确定性数据挖掘的来源及其研究意义 | 第13-15页 |
| ·不确定性数据挖掘在生产实践的来源 | 第13-14页 |
| ·不确定性数据挖掘研究内容 | 第14-15页 |
| ·不确定性数据挖掘研究现状 | 第15-31页 |
| ·随机数据挖掘 | 第15-18页 |
| ·基于统计学理论的随机数据挖掘 | 第16-17页 |
| ·基于粗糙集理论的随机数据挖掘 | 第17-18页 |
| ·灰色数据挖掘 | 第18-20页 |
| ·模糊数据挖掘 | 第20-23页 |
| ·区间数数据挖掘 | 第23-31页 |
| ·区间分析理论 | 第24-26页 |
| ·区间数数据挖掘研究内容 | 第26-29页 |
| ·基于区间分析和其它不确定理论相结合的数据挖掘 | 第29-31页 |
| ·区间数数据挖掘未来研究方向 | 第31-32页 |
| ·论文的研究内容及结构 | 第32-35页 |
| 第2章 预备知识 | 第35-45页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·区间数运算 | 第35-37页 |
| ·区间数的扩展运算 | 第37-40页 |
| ·区间数函数 | 第38-40页 |
| ·支持向量机理论 | 第40-44页 |
| ·SVM分类建模方法 | 第40-43页 |
| ·SVM线性分类建模方法 | 第40-41页 |
| ·SVM非线性分类算法 | 第41-43页 |
| ·SVM回归方法 | 第43-44页 |
| ·SVM线性回归方法 | 第43-44页 |
| ·SVM非线性回归方法 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 基于SVM的区间数回归分析建模方法 | 第45-67页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·基于SVM的区间数输入、区间数输出的回归分析建模方法 | 第46-57页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·区间数线性回归算法 | 第46-53页 |
| ·相关知识 | 第46-47页 |
| ·问题描述 | 第47-49页 |
| ·基于SVM的区间数回归问题求解 | 第49-53页 |
| ·区间数非线性回归算法 | 第53-57页 |
| ·基于SVM的精确数、区间数回归模型建模方法 | 第57-66页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·问题的提出 | 第58-60页 |
| ·基于SVM的区间数线性回归建模 | 第60-65页 |
| ·基于核函数的区间数非线性回归模型 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第4章 基于多尺度径向基小波SVM的区间数鲁棒回归分析建模方法 | 第67-87页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·问题的提出 | 第68-72页 |
| ·M-估计 | 第68-70页 |
| ·问题描述 | 第70-72页 |
| ·基于径向基小波核的多尺度小波支持向量机 | 第72-83页 |
| ·引言 | 第72-74页 |
| ·问题描述 | 第74-76页 |
| ·径向基小波支持向量核 | 第76-79页 |
| ·多尺度径向基小波SVM | 第79-81页 |
| ·仿真实例 | 第81-83页 |
| ·基于多尺度WSVM的区间数鲁棒回归分析建模算法 | 第83-86页 |
| ·基于多尺度WSVM的区间数回归分析 | 第83页 |
| ·鲁棒学习算法 | 第83-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第5章 基于SVM的区间数分类建模方法 | 第87-95页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·基于SVM的区间数线性分类器 | 第88-91页 |
| ·区间数比较 | 第88-89页 |
| ·区间数线性分类建模 | 第89-91页 |
| ·区间数非线性分类器模型 | 第91-93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 第6章 基于核方法的区间数模糊聚类算法 | 第95-103页 |
| ·引言 | 第95-96页 |
| ·问题描述 | 第96-98页 |
| ·基于遗传算法的聚类问题求解 | 第98-101页 |
| ·本章小结 | 第101-103页 |
| 第7章 区间数数据挖掘在钢铁生产过程的应用 | 第103-123页 |
| ·引言 | 第103-104页 |
| ·钢铁生产过程数据挖掘面临的挑战 | 第104-106页 |
| ·连续退火过程区间数数据挖掘 | 第106-116页 |
| ·连续退火生产工艺 | 第106-108页 |
| ·基于区间数输入、区间数输出回归模型的加热段出口带钢温度预测 | 第108-111页 |
| ·基于精确数输入、区间数输出回归模型的冷却段出口带钢温度预测 | 第111-115页 |
| ·基于区间数鲁棒回归模型的冷却断出口带钢温度预测 | 第115-116页 |
| ·连续铸造过程中的铸坯质量分析 | 第116-121页 |
| ·连铸生产过程工艺 | 第116-117页 |
| ·基于区间数分类算法的铸坯质量预测 | 第117-119页 |
| ·基于区间数模糊聚类算法的铸坯质量分析 | 第119-121页 |
| ·本章小结 | 第121-123页 |
| 第8章 工作总结与研究展望 | 第123-127页 |
| ·工作总结 | 第123-124页 |
| ·研究展望 | 第124-127页 |
| 参考文献: | 第127-145页 |
| 附录 | 第145-147页 |
| 攻读博士学位期间发表和录用的文章 | 第145页 |
| 攻读博士学位期间已投稿文章 | 第145页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目及受到的奖励 | 第145-147页 |
| 致谢 | 第147页 |
