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數(shù)據(jù)挖掘方法及天體光譜挖掘技術:為發(fā)現(xiàn)未知天體提供了一種新方法

數(shù)據(jù)挖掘方法及天體光譜挖掘技術:為發(fā)現(xiàn)未知天體提供了一種新方法

定 價:¥39.80

作 者: 趙旭俊 著
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 科學與自然 物理學

ISBN: 9787121205323 出版時間: 2013-06-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 178 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《數(shù)據(jù)挖掘方法及天體光譜挖掘技術》是一門面向應用的新興學科分支,涉及人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、可視化等多個學科領域,其主要目的是從大量原始數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的、隱含的、尚未被發(fā)現(xiàn)的信息和知識,目前已廣泛應用于科學、工程、商業(yè)、醫(yī)學等領域。趙旭俊編著的《數(shù)據(jù)挖掘方法及天體光譜挖掘技術》適合從事天文學研究、數(shù)據(jù)挖掘及知識發(fā)現(xiàn)和人工智能等領域的技術人員閱讀,也可以作為高等院校天文學、計算機科學與技術等學科的高年級本科生及研究生的學習參考書。

作者簡介

暫缺《數(shù)據(jù)挖掘方法及天體光譜挖掘技術:為發(fā)現(xiàn)未知天體提供了一種新方法》作者簡介

圖書目錄

第1章 緒論 
 1.1 數(shù)據(jù)挖掘 
  1.1.1 產(chǎn)生和定義 
  1.1.2 挖掘的過程 
  1.1.3 挖掘的任務 
  1.1.4 挖掘的分類 
  1.1.5 面臨的主要問題 
  1.1.6 主要應用 
 1.2 關聯(lián)規(guī)則挖掘 
  1.2.1 關聯(lián)規(guī)則的基本概念 
  1.2.2 關聯(lián)規(guī)則挖掘的基本步驟 
  1.2.3 關聯(lián)規(guī)則挖掘的基本方法 
  1.2.4 關聯(lián)規(guī)則的應用 
 1.3 離群數(shù)據(jù)挖掘 
  1.3.1 離群數(shù)據(jù)挖掘的方法 
  1.3.2 離群數(shù)據(jù)挖掘的研究熱點 
  1.3.3 離群數(shù)據(jù)挖掘的應用 
第2章 關聯(lián)規(guī)則挖掘方法及應用 
 2.1 基于準頻繁項目集的關聯(lián)規(guī)則挖掘 
  2.1.1 挖掘思想和算法 
  2.1.2 算法分析 
 2.2 基于背景知識的關聯(lián)規(guī)則挖掘 
  2.2.1 問題的提出 
  2.2.2 面向關聯(lián)規(guī)則挖掘的背景知識表示 
  2.2.3 基于背景知識的頻繁模式挖掘 
  2.2.4 算法描述及實驗分析 
 2.3 約束FP-tree及其構造方法 
  2.3.1 約束FP-tree 
  2.3.2 約束FP-tree的構造 
  2.3.3 約束FP-tree的構造算法 
  2.3.4 實驗分析 
  2.3.5 相關工作的分析與比較 
 2.4 基于信息熵的加權頻繁模式樹構造算法 
  2.4.1 問題的提出 
  2.4.2 加權頻繁項目集及加權關聯(lián)規(guī)則 
  2.4.3 加權頻繁模式樹構的造算法 
  2.4.4 實驗分析 
 2.5 關聯(lián)規(guī)則挖掘在天體光譜中的應用 
  2.5.1 天體光譜分析 
  2.5.2 LAMOST望遠鏡簡介 
  2.5.3 基于關聯(lián)規(guī)則的恒星光譜數(shù)據(jù)相關性分析 
  2.5.4 約束頻繁模式挖掘在天體光譜中的應用 
  2.5.5 加權頻繁模式挖掘在天體光譜中的應用 
第3章 離群數(shù)據(jù)挖掘方法及應用 
 3.1 基于距離支持度的離群數(shù)據(jù)挖掘 
  3.1.1 問題的提出 
  3.1.2 傳統(tǒng)的最短距離系統(tǒng)聚類算法SL 
  3.1.3 基于距離的高維聚類離群數(shù)據(jù)挖掘算法DB-HDLO 
  3.1.4 DB-HDLO算法及分析 
 3.2 基于分階段模糊聚類的離群數(shù)據(jù)挖掘 
  3.2.1 問題的提出 
  3.2.2 分階段模糊聚類算法的思想 
  3.2.3 分階段模糊聚類算法 
  3.2.4 實驗分析 
 3.3 基于信息熵的離群數(shù)據(jù)挖掘 
  3.3.1 信息熵 
  3.3.2 算法描述 
  3.3.3 實驗分析 
 3.4 基于特征屬性子空間的離群數(shù)據(jù)挖掘 
  3.4.1 相關概念 
  3.4.2 算法描述 
  3.4.3 實驗分析 
 3.5 離群數(shù)據(jù)挖掘在天體光譜中的應用 
  3.5.1 基于距離支持度的離群挖掘在天體光譜中的應用 
  3.5.2 基于信息熵的變星天體光譜快速識別方法 
第4章 天體光譜數(shù)據(jù)的其他挖掘方法 
 4.1 天體光譜數(shù)據(jù)的正、負項目集挖掘 
  4.1.1 問題的提出 
  4.1.2 相關概念 
  4.1.3 含負項目的約束頻繁模式樹構造 
  4.1.4 算法思想及其方法描述 
  4.1.5 實驗分析 
 4.2 基于約束概念格的恒星光譜分類規(guī)則提取算法 
  4.2.1 問題的引入 
  4.2.2 一般概念格與約束概念格 
  4.2.3 基于約束概念格的分類規(guī)則提取 
  4.2.4 基于約束概念格的分類規(guī)則提取算法 
  4.2.5 實驗分析 
 4.3 一種恒星光譜分類規(guī)則后處理研究 
  4.3.1 問題的引入 
  4.3.2 恒星光譜分類規(guī)則 
  4.3.3 基于謂詞邏輯的光譜分類后處理 
  4.3.4 實驗分析 
第5章 天體光譜數(shù)據(jù)挖掘原型系統(tǒng) 
 5.1 天體光譜關聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng) 
  5.1.1 問題的引入 
  5.1.2 系統(tǒng)的功能及軟件體系結構 
  5.1.3 系統(tǒng)的運行結果及分析 
 5.2 天體光譜離群數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng) 
  5.2.1 系統(tǒng)的功能及軟件體系結構 
  5.2.2 系統(tǒng)的運行結果及分析 
  5.2.3 聚類 
 5.3 基于約束概念格的天體光譜分類規(guī)則挖掘系統(tǒng) 
  5.3.1 系統(tǒng)的功能及軟件體系結構 
  5.3.2 關鍵技術 
  5.3.3 系統(tǒng)的運行結果及分析 
參考文獻 

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