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基于粗糙集理论与支持向量机的数据挖掘方法算法研究
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基于粗糙集理论与支持向量机的数据挖掘方法算法研究
论文目录
中文摘要
第1-4 页
英文摘要
第4-7 页
第一章 引言
第7-11 页
§· 论文的知识背景
第7-9 页
§· 论文的主要工作及创新之处
第9-11 页
第二章 粗糙集理论及在数据挖掘中的应用
第11-37 页
§· 粗糙集理论的基本概念
第11-16 页
§· 信息系统和决策表及可识辨属性矩阵
第16-22 页
§· 属性重要性、约简和核
第22-25 页
§· 信息熵与粗糙集
第25-32 页
§· 信息熵对信息系统的知识约简
第32-35 页
§· 总结
第35-37 页
第三章 变精度Rough Sets模型在数据挖掘中的应用
第37-43 页
§· 变精度Rough Sets的相关概念及相对可辨别性
第37-38 页
§· 变精度变精度Rough Sets属性的依赖性度量及知识近似约简
第38-40 页
§· 信息熵对变精度Rough Sets的属性进行知识近似约简
第40-43 页
第四章 支持向量机模型在数据挖掘中的应用
第43-52 页
§· 支持向量机器相关知识简介
第43-45 页
§· 线性支持向量分类机
第45-48 页
§· 非线性支持向量分类机与核函数
第48-49 页
§· 支持向量回归机
第49-52 页
第五章 粗糙集与支持向量机混合模型在数据挖掘中的应用
第52-58 页
§· 利用粗糙集对支持向量机的训练数据进行预处理
第52-54 页
§· 利用粗糙集和支持向量机构造多分类机的方法
第54-57 页
§· 论文的最终结论
第57-58 页
参考文献
第58-61 页
在学期间完成的论文
第61-62 页
致谢
第62页
本篇论文共
62
页,
点击这进入下载页面
。
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