知识发现与智能决策

第1章绪论 1

1.1知识发现 1

1.2人工智能 13

1.3智能决策 23

第2章相关基础理论 30

2.1知识发现的理论基础 30

2.2数据仓库的理论基础 43

2.3联机分析处理的理论基础 62

2.4智能决策的理论基础 69

第3章知识发现和数据挖掘对象与模式 78

3.1知识发现的挖掘对象 78

3.2知识发现的挖掘模式 84

第4章数据预处理 103

4.1数据预处理的作用 103

4.2数据预处理的方法 105

4.3数据离散化方法 118

第5章基于符号推理的数据挖掘方法 125

5.1BACON系统 125

5.2FDD系统 128

第6章基于信息论思想的数据挖掘方法 143

6.1ID3方法 143

6.2IBLE方法 149

第7章基于进化思想的数据挖掘方法 158

7.1神经网络 158

7.2遗传算法 170

7.3人工免疫算法 186

7.4蚁群算法 192

7.5鱼群算法 202

7.6粒子群优化算法 209

第8章基于集合论的数据挖掘方法 217

8.1模糊集合 217

8.2粗糙集合 221

8.3粗糙集合的扩展模型 229

第9章基于统计方法的数据挖掘方法 248

9.1相关分析和回归分析 248

9.2方差分析 254

9.3因子分析 262

9.4判别分析 267

第10章智能决策支持系统 275

10.1智能决策支持系统概述 275

10.2数据库与数据库管理系统 289

10.3模型库与模型库管理系统 296

10.4方法库与方法库管理系统 304

10.5知识库与知识库管理系统 310

10.6人机对话管理系统 318

10.7逻辑框架及实现方案 331

第11章知识发现与智能决策支持系统的应用案例 335

11.1知识发现的应用 335

11.2智能决策支持系统的应用 364

11.3数据挖掘系统产品 378

参考文献 385