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基于概念学习的模糊规则提取方法的研究
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基于概念学习的模糊规则提取方法的研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-9 页
1 绪论第9-14 页
　　· 归纳学习方法的研究背景和意义第9-10 页
　　· 经典归纳学习方法第10-11 页
　　· 模糊蕴含算子与蕴涵度第11-12 页
　　· 模糊候选删除算法第12-13 页
　　· 论文的章节安排第13-14 页
2 数据的预处理及AFS理论框架第14-23 页
　　· 数据预处理的背景第14 页
　　· 相关工作第14-15 页
　　· 预处理算法实现第15-19 页
　　　　· 数据转换方法第16-17 页
　　　　· 数据的属性约减方法第17-18 页
　　　　· 属性选择第18-19 页
　　· AFS理论第19-23 页
　　　　· EI代数第20 页
　　　　· AFS结构与AFS模糊逻辑第20-21 页
　　　　· 关于隶属函数的定义第21-23 页
3 基于蕴含算子模糊规则提取算法(RENFIO)及其应用研究第23-39 页
　　· 蕴含算子技术的提出与发展第23 页
　　· 模糊蕴含算子介绍第23-26 页
　　　　· 常用的模糊蕴含算子第24-25 页
　　　　· 一种新的模糊蕴含算子NFIO第25-26 页
　　· 各种模糊蕴含算子的有效性分析第26-28 页
　　· RENFIO算法第28-29 页
　　· RENFIO算法的复杂度分析第29 页
　　· RENFIO算法的实际应用研究第29-37 页
　　　　· iris数据的实验研究第29-33 页
　　　　· wine数据的实验研究第33-34 页
　　　　· WDBC数据的实验研究第34-35 页
　　　　· WBCD数据的实验研究第35-36 页
　　　　· 数据应用比较第36-37 页
　　· 本章小结第37-39 页
4 模糊候选删除算法及其应用研究第39-51 页
　　· 概念学习技术与模糊规则提取技术的发展第39-40 页
　　· 经典概念学习算法第40-42 页
　　· 模糊候选删除算法第42-46 页
　　　　· 概述第42-43 页
　　　　· 变形空间搜索第43-44 页
　　　　· 模糊候选删除算法第44-45 页
　　　　· 模糊候选删除算法的优点与不足第45-46 页
　　· 模糊候选删除算法的实际应用第46-50 页
　　　　· iris数据的实验研究第46-48 页
　　　　· wine数据的实验研究第48-50 页
　　· 本章小结第50-51 页
5 NFIO的其它应用研究第51-56 页
　　· 用NFIO约减属性第51-53 页
　　　　· 用NFIO约减属性算法第51 页
　　　　· 实际数据的应用与比较第51-53 页
　　· 用NFIO求样本描述第53 页
　　　　· 用NFIO求样本描述算法第53 页
　　　　· 实际数据的应用与比较第53 页
　　· 用NFIO求误分类的样本的描述第53-55 页
　　　　· 用NFIO求误分类的样本的描述算法第54 页
　　　　· 实际数据的应用与比较第54-55 页
　　· 本章小结第55-56 页
结论第56-58 页
参考文献第58-61 页
课题资助情况第61-62 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第62-63 页
致谢第63-64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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