基于粗糙集属性约简和优化理论的数据挖掘方法研究



基于粗糙集属性约简和优化理论的数据挖掘方法研究

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基于粗糙集属性约简和优化理论的数据挖掘方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-7页
创新点摘要	第7-8页
目录	第8-10页
第一章绪论	第10-14页
· 课题研究背景及意义	第10页
· 国内外研究与发展趋势	第10-12页
· 粗糙集理论的发展现状	第10-11页
· 油田储层参数预测评价的发展状况	第11-12页
· 论文研究整体结构	第12-14页
第二章数据挖掘与粗糙集的基础理论和方法	第14-23页
· 数据挖掘主要模型与技术	第14-18页
· 数据挖掘的定义与模型	第14-16页
· 数据挖掘技术	第16-17页
· 数据挖掘过程	第17-18页
· 数据挖掘对油田测井解释的意义	第18页
· 粗糙集理论和方法	第18-21页
· 知识与知识库	第18页
· 信息系统与决策表	第18-19页
· 近似空间和不可分辨关系	第19-20页
· 约简和核	第20页
· 差别矩阵	第20-21页
· 智能数据建模方法和技术	第21-22页
· 遗传算法	第21页
· 人工神经网络	第21-22页
· 粒子群算法	第22页
· 其它智能算法	第22页
· 本章小结	第22-23页
第三章基于粗糙集理论的属性约简优化算法研究	第23-36页
· 传统的属性约简算法	第23-26页
· 盲目删除属性约简算法	第23页
· 基于属性重要度的决策表属性约简算法	第23-24页
· 基于差别矩阵的决策表属性约简算法	第24-26页
· 基于改进 GA 的属性约简算法	第26-30页
· 传统遗传算法概述	第26页
· 改进 GA 的基本原理	第26-28页
· 算法描述	第28-29页
· 实验与分析	第29-30页
· 基于改进 PSO 的属性约简算法	第30-35页
· 传统 PSO 算法的基本原理	第31-32页
· 改进 PSO 属性约简算法	第32-34页
· 算法分析	第34页
· 实验分析	第34-35页
· 本章小结	第35-36页
第四章面向储层评价的智能挖掘模型研究	第36-51页
· 人工神经网络	第36-39页
· 人工神经网络介绍	第36-37页
· BP 神经网络介绍	第37页
· BP 神经网络算法原理	第37-39页
· 过程神经网络	第39-42页
· 过程神经网络介绍	第39-40页
· 过程神经网络基本学习算法	第40-42页
· 一种新型过程神经网络学习算法	第42-48页
· 分段函数逼近	第43-45页
· 基于分段函数逼近的学习算法	第45页
· 基于分段函数逼近的 PNN 数据挖掘储层模型及评价实例	第45-48页
· 基于粗糙集属性约简和优化理论的数据挖掘储层评价模型	第48-50页
· 方法设计	第48-49页
· 构建模型	第49-50页
· 本章小结	第50-51页
第五章数据挖掘模型在储层评价中的应用	第51-58页
· 测井数据介绍	第51-52页
· 孔隙度介绍	第51页
· 饱和度介绍	第51-52页
· 挖掘模型对储层参数的预测评价	第52-55页
· 数据选取和处理	第52-53页
· 测井数据的属性约简	第53页
· 储层参数预测	第53-55页
· 算法在软件中的应用	第55-57页
· 原型系统架构设计	第56页
· 井间储层参数预测	第56-57页
· 本章小结	第57-58页
论文总结及研究展望	第58-59页
参考文献	第59-62页
发表文章目录	第62-63页
致谢	第63-64页
详细摘要	第64-76 页

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