| 【中文题名】 | 基于神经网络的规则提取与分类算法的研究 |
| 【英文题名】 | Research of Rule Extraction and Classification Algorithm Based on Neural Network |
| 【学科专业】 | 计算机软件与理论 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-10-13 |
| 【中关键词】 | 数据挖掘,神经网络,规则提取,分类技术,故障诊断, |
| 【英关键词】 | Data Mining,Neural Network,Rule Extraction,Classification Technology,Fault Diagnosis, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算> |
| 【论文摘要】 | 随着Internet的迅猛发展，全球面临着数据库爆炸的挑战，人们常会感到被数据淹没却仍觉得知识饥饿的困惑。数据挖掘技术是解决上述问题的一种方法。数据挖掘是数据库中知识发现过程的一个重要步骤，它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。基于神经网络的数据挖掘技术利用神经网络的技术和优点来解决数据挖掘技术遇到的问题，使数据挖掘技术得以进一步的提高和完善。针对以上情况，本文主要做了以下三方面的工作。
首先，本文研究分析了数据挖掘和神经网络的基本概念、相关技术和理论。数据挖掘部分重点研究了数据挖掘的基本过程、分类技术和新型的多维数据挖掘技术；神经网络部分重点研究了网络的学习规则和常用的神经网络模型。
其次，本文详细研究了基于神经网络的数据挖掘过程，作者给出了神经网络结构裁剪和训练算法以及优化的规则提取算法，并且针对理论算法做了相应的实验和实验结果分析；本文还研究了基于神经网络的分类技术，给出了改进的分类算法，并且针对该算法做了相应的实验和实验结果分析；文中进一步给出了新一代基于神经网络的多维数据挖... |
| 【论文题纲】 |
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第1章 绪论 |
9-14 |
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1.1 数据挖掘的提出与发展 |
9-10 |
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1.2 数据挖掘中存在的问题与挑战 |
10-11 |
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1.2.1 噪声数据 |
10 |
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1.2.2 不完整数据与冗余信息 |
10-11 |
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1.2.3 海量数据和高维数据 |
11 |
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1.3 基于神经网络数据挖掘技术的国内外研究现状 |
11-12 |
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1.3.1 国内外的研究现状 |
11-12 |
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1.3.2 基于神经网络的数据挖掘技术需要解决的问题 |
12 |
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1.4 论文研究的主要问题 |
12-13 |
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1.5 论文的结构与内容安排 |
13-14 |
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第2章 数据挖掘和神经网络相关技术与理论 |
14-24 |
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2.1 数据挖掘的相关技术与理论 |
14-17 |
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2.1.1 数据挖掘的基本过程 |
14-15 |
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2.1.2 分类技术 |
15-16 |
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2.1.3 多维数据挖掘模型 |
16-17 |
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2.2 神经网络的相关技术与理论 |
17-23 |
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2.2.1 神经网络的工作原理 |
17-20 |
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2.2.2 神经网络的学习规则 |
20-21 |
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2.2.3 两种常用的神经网络模型 |
21-23 |
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2.3 本章小结 |
23-24 |
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第3章 基于神经网络规则提取与分类算法的研究 |
24-54 |
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3.1 基于神经网络的数据挖掘过程 |
24-43 |
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3.1.1 数据准备 |
24-32 |
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3.1.2 规则提取算法 |
32-43 |
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3.1.3 规则评估 |
43 |
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3.2 基于神经网络的分类技术 |
43-48 |
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3.2.1 传统的神经网络分类模型 |
43-44 |
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3.2.2 基于神经网络分类模型的改进算法 |
44-48 |
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3.3 基于神经网络的多维数据挖掘模型的研究 |
48-53 |
|
3.3.1 多维数据挖掘的基本过程 |
49 |
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3.3.2 多维数据挖掘模型的神经网络方法 |
49-52 |
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3.3.3 基于神经网络规则提取和分类算法进一步研究的问题 |
52-53 |
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3.4 本章小结 |
53-54 |
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第4章 规则提取算法在机械故障诊断中的应用 |
54-60 |
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4.1 机械故障诊断的原理分析 |
54 |
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4.2 规则提取算法在故障诊断中的应用分析 |
54-59 |
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4.2.1 机械故障诊断的初始数据准备 |
54-55 |
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4.2.2 数据属性的预处理 |
55-57 |
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4.2.3 故障诊断的规则提取 |
57-58 |
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4.2.4 根据规则库进行故障类型匹配 |
58-59 |
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4.3 本章小结 |
59-60 |
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结论 |
60-61 |
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参考文献 |
61-65 |
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攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
65-66 |
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致谢 |
66-67 |
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个人简历 |
67 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387967 |
