连续属性离散化和LMS算法相关研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-11页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·离散化的研究现状 | 第9-10页 |
| ·文章组织结构 | 第10-11页 |
| 2 粗糙集理论及神经网络基本理论 | 第11-16页 |
| ·粗糙集理论基本概念 | 第11-13页 |
| ·神经网络基本理论 | 第13-16页 |
| ·神经元 | 第13-14页 |
| ·BP 神经网络 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络的特征 | 第15-16页 |
| 3 连续属性离散化的过程及算法介绍 | 第16-20页 |
| ·离散化算法的基本概念、目标及离散化流程 | 第16-18页 |
| ·基本概念 | 第16页 |
| ·离散化算法的目标 | 第16-17页 |
| ·典型离散化核心流程 | 第17-18页 |
| ·离散化的算法介绍 | 第18-20页 |
| ·离散化算法分类 | 第18-20页 |
| 4 基于粗糙集理论的连续属性离散化算法 | 第20-24页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·新算法的描述 | 第20-22页 |
| ·实验结果与分析 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24页 |
| 5 基于神经网络控制的LMS 算法及其仿真 | 第24-35页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·基本理论 | 第25-27页 |
| ·BP 神经网络 | 第25-26页 |
| ·LMS 自适应滤波 | 第26-27页 |
| ·算法描述 | 第27-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 结论 | 第35-37页 |
| 参考文献 | 第37-40页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41页 |
