基于分支定界的不平衡气象数据晴雨分析与预测

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基于分支定界的不平衡气象数据晴雨分析与预测

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基于分支定界的不平衡气象数据晴雨分析与预测

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外发展与研究现状	第12-15页
1.2.1 气象数据挖掘现状	第12-13页
1.2.2 不平衡数据分类研究现状	第13-15页
1.2.3 关联规则挖掘研究现状	第15页
1.3 本文的主要工作	第15-16页
1.4 论文结构	第16-17页
第二章相关理论与技术	第17-25页
2.1 传统关联规则挖掘算法	第17-21页
2.1.1 Apriori算法	第19-20页
2.1.2 FP增长算法	第20-21页
2.2 代价敏感学习	第21-23页
2.3 分支定界算法	第23-24页
2.4 小结	第24-25页
第三章不平衡气象数据处理	第25-32页
3.1 气象监测数据	第25-27页
3.2 预处理	第27-28页
3.3 属性值离散化与分级级数N	第28页
3.4 属性值二进制编码	第28-29页
3.5 代价敏感学习与可承受误差代价Exp	第29-31页
3.6 小结	第31-32页
第四章基于B&B的逻辑关联规则挖掘	第32-42页
4.1 本文符号	第32-33页
4.2 OCAT关联规则挖掘	第33-35页
4.3 B&B算法构造析取子句	第35-38页
4.4 模型优化及并行化方案	第38-41页
4.4.1 B&B算法内存占用问题	第38页
4.4.2 基于逻辑运算的模型优化	第38-40页
4.4.3 并行化方案	第40-41页
4.5 小结	第41-42页
第五章实验结果与模型评估	第42-49页
5.1 实验结果	第42-43页
5.2 稳定性评估	第43-44页
5.3 模型优化结果	第44-45页
5.4 参数对实验结果的影响分析	第45-48页
5.4.1 等级级数N的设置	第45-46页
5.4.2 可承受误差代价Exp的设置	第46-48页
5.5 小结	第48-49页
总结与展望	第49-50页
参考文献	第50-53页
攻读学位期间发表的论文	第53-55页
致谢	第55页

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