基于分布式概念格的知识发现研究



基于分布式概念格的知识发现研究

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基于分布式概念格的知识发现研究

论文目录
第一章概述	第12-22页
§· 问题的提出	第12-14页
§· 数据库技术的发展	第12-13页
§· 网络技术的发展	第13-14页
§· 知识发现和数据挖掘	第14-19页
§· 基本概念	第14-15页
§· KDD过程和任务	第15页
§· 数据挖掘系统的构成	第15-17页
§· 数据挖掘发展及所面临的问题	第17-19页
§· 数据挖掘发展	第17-18页
§· 数据挖掘所面临的挑战	第18-19页
§· 形式概念分析概述	第19-21页
§· 形式概念分析的起源	第19-20页
§· 形式概念分析主要内容	第20页
§· 国内外研究现状	第20-21页
§· 本文的组织	第21-22页
第二章概念格模型的基础	第22-32页
§· 概念格数学模型	第22-24页
§· 序论与格论中的基本定义——代数格	第22-23页
§· 形式概念分析的理论基础——概念格	第23-24页
§· 概念格及其扩展模型的研究	第24-30页
§· 传统的概念格	第24-25页
§· 概念格扩展模型	第25-30页
§· 扩展概念格	第26-27页
§· 量化概念格	第27-28页
§· 广义概念格	第28-29页
§· 基于近似包含和近似等价关系的格结构	第29-30页
§· 概念格的建格算法	第30-31页
§· 本章小结	第31-32页
第三章分布式概念格模型及基于子全概念的算法SEA	第32-45页
§· 基本定义	第32-33页
§· 数学模型	第32页
§· 数据的有机分割	第32-33页
§· 基于子全概念的概念格构造算法SEA	第33-34页
§· 算法概述	第33-34页
§· SEA算法与其它概念格并行算法的比较	第34页
§· 数据的有机分割与子全概念的生成	第34-38页
§· 直接扩展节点的计算	第34-36页
§· 子全概念的生成	第36-38页
§· 渐进式算法的基本思想	第38-39页
§· 子格的合并	第39-40页
§· 示例说明	第40-42页
§· 实验结果及算法时空性能考虑	第42-44页
§· 本章小结	第44-45页
第四章基于概念格的分类	第45-60页
§· 分类问题概述	第45页
§· 分类问题所用到的方法	第45-51页
§· 决策树分类	第46-48页
§· 贝叶斯分类	第48-50页
§· 神经网络	第50页
§· 基于概念格的分类	第50页
§· 其它分类方法	第50-51页
§· 基于概念格的分类系统ABCS	第51-57页
§· 基本概念	第51-52页
§· 类特征的提取算法	第52-54页
§· 分类策略与分类器	第54-55页
§· 实例说明	第55-57页
§· 概念格和其他分类规则学习方法的比较	第57-60页
第五章基于概念格的数据挖掘原型系统Condis的设计	第60-65页
§· 设计需求	第60-61页
§· 系统构成	第61-62页
§· 系统实现	第62-65页
第六章结束语	第65-66页
参考文献	第66-69页
研究生期间发表论文	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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