目录第1章绪论 111数据挖掘概述 1111数据挖掘的发展状况 1112数据挖掘的概念 2113数据挖掘技术概述 5114数据挖掘方法比较 9115数据挖掘面临的问题 1012数据挖掘中的软计算技术概述 11121软计算的发展状况 12122KDD中的软计算技术简介 1313基于WWW的数据挖掘与文本挖掘 19131基于WWW的数据挖掘 19132自然语言处理与文本挖掘 2014研究现状与发展趋势 21参考文献 23第2章基于智能Agent的知识发现模型研究与设计 2721知识发现模型概述 27211面向过程的KDD模型 28212面向用户的KDD模型 30213面向知识的KDD模型 3122基于Agent技术的智能数据挖掘系统模型的总体结构 32221Multi-Agent技术的特性 32222智能数据挖掘系统模型的总体结构 34223数据挖掘Agent功能描述 35224数据预处理Agent功能描述 36225人机界面Agent功能描述 37226决策Agent功能描述 3823知识发现过程实例分析 39231实例背景 39232数据预处理 40233特征选择 4324研究现状与发展趋势 4725本章小结 48参考文献 49第3章基于软计算的知识表示方法研究 5131知识表示概述 51311一阶谓词逻辑表示法 52312关系表示法 53313产生式规则表示法 53314框架表示法 54315语义网络表示法 55316面向对象表示法 56317知识表达式 56318模糊知识表示方法 5832基于粗糙集的不确定知识表示方法 61321知识、划分与等价关系 61322信息表、不可分辨关系和基本集 61323粗糙集的下近似、上近似及边界区 62324知识表示特征集模型 62325讨论 6433基于粗糙熵的知识表示方法 64331信息理论的度量和粗糙集 64332知识的粗糙性 65333粗糙熵 6534知识的对象模糊语义网络表示法 6535几种知识表示方法的比较 6636研究现状与发展趋势 6737本章小结 68参考文献 71第4章数据挖掘中的小波神经网络方法研究 7341引言 7342神经网络发展及基础概述 73421MP模型 74422感知器学习算法 75423BP网络算法 7543基于禁忌搜索算法的小波神经网络设计 77431禁忌搜索 77432小波分析基础 82433小波变换实例 84434小波神经网络 86435网络设计算法 86436实验结果及结论 8744基于小波神经网络的模型预测研究 88441Harr基小波 88442Harr基小波神经网络 89443预测模型 9045BP神经网络 91451算法实现 91452运行实例 9446神经网络在数据挖掘中的应用 94461神经网络在可视化中的应用 94462神经网络在分类中的应用 96463实验结果及分析 9847研究现状与发展趋势 9948本章小结 100参考文献 100第5章基于用户需求模型的中英文WWW搜索引擎 10451WWW概述 104511搜索引擎技术 105512WWW中的术语、协议及相关技术 10652中英文WWW搜索引擎的结构 109521数据收集、处理子系统 110522用户查询子系统 111523分类管理子系统 11253基于示例的用户信息需求模型的获取和表示 113531文本类别特征的抽取方式 114532文本的分类判别与文本特征权重 115533Fisher判别 116534用户信息需求模型的表示 119535实验结果及分析 11954研究现状与发展趋势 12055本章小结 121参考文献 121第6章基于Web的文本挖掘技术研究 12361文本挖掘概述 123611文本挖掘的应用 124612文本处理的基本模型 125613文本挖掘的流程 12862文本挖掘基本技术 128621文本特征抽取 128622文本分类 132623文本聚类 133624DBSCAN聚类 13463中文文本挖掘模型 137631文本特征的提取 137632重心向量与文本聚类 139633文本自动摘要技术 140634文本可视化表示 14164研究现状与发展趋势 14365本章小结 144参考文献 145第7章聚类分析与应用 14771聚类的基本概念 147711聚类的定义 147712聚类算法的分类 148713数据挖掘中聚类算法的比较标准 14872常用聚类算法介绍与分析 149721基于划分的聚类算法 149722基于层次的聚类算法 151723基于密度的聚类算法 152724基于网格的聚类算法 153725基于模型的聚类算法[3] 15473聚类算法比较 15574聚类算法k-means的改进 155741聚类算法中的数据类型 155742相异度的计算 156743聚类准则 157744原始的k-means算法 157745改进的k-means算法 16175研究现状与发展趋势 16676本章小结 166参考文献 167第8章软计算中的算法及其应用 16981分类概述 16982决策树 169821决策树的概念 170822决策树的研究方向 171823决策树分析 171824决策树算法 17383分类的应用 184831基于支持向量机的印刷故障分类 184832票据印刷过程中的数码检测 19084遗传算法 192841算法实现 192842算法运行 19885研究现状与发展趋势 19986本章小结 200参考文献 200