首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文--专家系统、知识工程论文

模糊聚类在自动判别专家知识领域中的应用研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-16页
   ·选题背景第8-11页
     ·专家信息系统第8-9页
     ·数据挖掘在专家信息系统中的应用第9页
     ·根据文档来判别专家知识领域第9-10页
     ·利用文本挖掘来提取信息第10-11页
   ·国内外研究现状第11-14页
     ·数据挖掘在专家信息系统的研究现状第11页
     ·文本挖掘的研究现状第11-12页
     ·聚类分析的研究现状第12页
     ·模糊聚类的研究现状第12-13页
     ·聚类有效性的研究现状第13-14页
   ·本文的主要工作第14页
   ·本文的内容组织安排第14-16页
第二章 中文文本预处理与模糊聚类理论第16-28页
   ·中文文本预处理第16-22页
     ·文本切分第16-18页
     ·停用词第18页
     ·特征表示第18-20页
     ·特征选择第20-22页
     ·文本间的统计指标第22页
   ·模糊集合第22-27页
     ·模糊集合基本概念第23-24页
     ·模糊集合的运算第24页
     ·模糊截集及其性质第24-25页
     ·分解定理第25页
     ·模糊关系与模糊聚类第25-26页
     ·模糊等价关系与模糊相似关系第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 专家知识领域自动判别系统的框架设计第28-41页
   ·中文文本挖掘模型的层次性第28-29页
   ·专家知识领域自动判别系统框架第29-30页
   ·各个模块的具体设计与实现第30-34页
     ·预处理模块第30-32页
     ·聚类模块第32-33页
     ·分类模块第33-34页
     ·后处理过程第34页
   ·数据关系第34-35页
   ·专家知识领域自动判别系统的工作流程第35-36页
   ·模糊聚类第36-40页
     ·模糊 C均值算法介绍第37-39页
     ·模糊 C均值算法分析第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 模糊聚类的有效性指标改进与应用第41-55页
   ·聚类有效性评价方法第41-43页
     ·外部评价第42页
     ·内部评价第42-43页
     ·相对评价第43页
   ·模糊聚类常用有效性指标第43-46页
   ·线性组合有效性指标的改进第46-48页
     ·改进的紧凑度公式第46-47页
     ·分离度公式第47页
     ·改进的权重因子第47-48页
   ·求解最佳聚类数算法第48-50页
   ·仿真实验第50-52页
     ·测试数据集一(2类)第50-51页
     ·测试数据集二(6类)第51-52页
   ·有效性指标在专家知识领域自动判别系统框架中的应用第52-54页
     ·数据第52-53页
     ·测试结果第53-54页
   ·本章小结第54-55页
第五章 模糊属性均值算法的改进与应用第55-67页
   ·属性均值算法第55-56页
     ·稳态函数第55-56页
     ·属性均值算法介绍第56页
   ·模糊属性均值算法第56-58页
     ·模糊属性均值聚类算法第56-57页
     ·模糊权值m对模糊属性均值算法的影响第57-58页
   ·核方法第58-60页
     ·Mercer定理第58页
     ·核技术第58-59页
     ·基于核方法的模糊 C均值算法第59-60页
   ·模糊属性均值算法的改进第60-62页
   ·仿真实验第62-64页
     ·有效性实验第62-63页
     ·抗噪性实验第63-64页
   ·模糊聚类算法在专家知识领域自动判别系统框架中的应用第64-66页
   ·本章小结第66-67页
第六章 结束语第67-69页
   ·本文研究工作总结第67-68页
   ·后续的研究工作与展望第68-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-74页
攻读硕士学位期间完成论文情况第74页
攻读硕士学位期间参加的科研项目情况第74页

论文共74页,点击 下载论文
上一篇:工业平缝机控制器的研究
下一篇:基于GPRS的学生奶自助服务系统