汉语认知脑数据挖掘相关算法及应用研究



汉语认知脑数据挖掘相关算法及应用研究

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汉语认知脑数据挖掘相关算法及应用研究

论文目录
摘要	第1-7 页
Abstract	第7-9 页
目录	第9-15 页
第一章绪论	第15-23 页
· 选题背景	第15-16 页
· 脑结构与功能概述	第16-18 页
· 脑数据挖掘现状	第18-21 页
· 本文研究的内容及章节安排	第21-23 页
第二章粒子群算法研究	第23-49 页
· 基本粒子群算法	第23-24 页
· 离散型粒子群算法	第24-25 页
· 粒子群算法机理及收敛性分析	第25-32 页
· 粒子群算法的基本定义	第25-26 页
· 粒子群算法的描述	第26-27 页
· 粒子群算法的收敛性分析	第27-32 页
· 混沌粒子群算法	第32-47 页
· 混沌理论和混沌效应	第32-34 页
· 算法基本思路与实现	第34-37 页
· 算法测试的基准问题及实验设定	第37-43 页
· 实验结果及分析	第43-47 页
· 本章小结	第47-49 页
第三章基于粗糙集的知识表示与约简	第49-63 页
· 粗糙集理论基础	第49-50 页
· 基于粗糙集的知识表示	第50-54 页
· 知识与知识发现	第50-52 页
· 不确定知识与度量	第52-54 页
· 基于粗糙集的知识约简	第54-56 页
· 决策表属性约简	第55-56 页
· 决策表值约简	第56 页
· 基于粒子群优化的约简算法研究	第56-60 页
· 基于粒子群优化的约简算法设计	第56-59 页
· 实验结果及分析	第59-60 页
· 本章小结	第60-63 页
第四章基于粒子群算法和粗糙集的神经网络研究	第63-87 页
· 神经网络基础研究	第63-70 页
· 多层感知机网络	第65-66 页
· 径向基函数网络	第66-70 页
· 基于粗糙集理论的神经网络结构约简	第70-74 页
· 神经网络学习算法研究	第74-81 页
· 误差逆传播学习算法	第75-78 页
· 粒子群优化与神经网络学习间的问题空间映射	第78-79 页
· 基于粒子群优化的神经网络学习算法	第79-80 页
· 实验结果及分析	第80-81 页
· 基于神经网络的数据挖掘	第81-86 页
· 基于粗糙集神经网络的数据挖掘算法研究	第82-85 页
· 实验结果及分析	第85-86 页
· 本章小结	第86-87 页
第五章脑数据挖掘集成技术及其应用研究	第87-109 页
· 脑数据挖掘的基本流程	第87-88 页
· 理解问题域	第88-90 页
· 理解数据	第90 页
· 脑成像特征增强算法研究	第90-95 页
· 颜色空间变换算法	第91-93 页
· 着色匹配算法	第93-94 页
· 实验及结果	第94-95 页
· 脑成像特征提取算法研究	第95-100 页
· 特征提取流程	第95-99 页
· 实验结果及分析	第99-100 页
· 脑成像特征表示模型设计与建立	第100-103 页
· 脑数据挖掘实例研究	第103-107 页
· 本章小结	第107-109 页
第六章总结与展望	第109-113 页
· 总结	第109-110 页
· 展望	第110-113 页
参考文献	第113-127 页
攻读博士学位期间参与的项目	第127-129 页
攻读博士学位期间完成文章目录	第129-131 页
创新点摘要	第131-133 页
致谢	第133-135 页
大连理工大学学位论文版权使用授权书	第135 页

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