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第一章绪论
1.1选题背景
1.1.1专家信息系统
1.1.2数据挖掘在专家信息系统中的应用
1.1.3根据文档来判别专家知识领域
1.1.4利用文本挖掘来提取信息
1.2国内外研究现状
1.2.1数据挖掘在专家信息系统的研究现状
1.2.2文本挖掘的研究现状
1.2.3聚类分析的研究现状
1.2.4模糊聚类的研究现状
1.2.5聚类有效性的研究现状
1.3本文的主要工作
1.4本文的内容组织安排
第二章 中文文本预处理与模糊聚类理论
2.1中文文本预处理
2.1.1文本切分
2.1.2停用词
2.1.3特征表示
2.1.4特征选择
2.1.5文本间的统计指标
2.2模糊集合
2.2.1模糊集合基本概念
2.2.2模糊集合的运算
2.2.3模糊截集及其性质
2.2.4分解定理
2.2.5模糊关系与模糊聚类
2.2.6模糊等价关系与模糊相似关系
2.3本章小结
第三章 专家知识领域自动判别系统的框架设计
3.1中文文本挖掘模型的层次性
3.2专家知识领域自动判别系统框架
3.3各个模块的具体设计与实现
3.3.1预处理模块
3.3.2聚类模块
3.3.3分类模块
3.3.4后处理过程
3.4数据关系
3.5专家知识领域自动判别系统的工作流程
3.6模糊聚类
3.6.1模糊C均值算法介绍
3.6.2模糊C均值算法分析
3.7本章小结
第四章 模糊聚类的有效性指标改进与应用
4.1聚类有效性评价方法
4.1.1外部评价
4.1.2内部评价
4.1.3相对评价
4.2模糊聚类常用有效性指标
4.3线性组合有效性指标的改进
4.3.1改进的紧凑度公式
4.3.2分离度公式
4.3.3改进的权重因子
4.4求解最佳聚类数算法
4.5仿真实验
4.5.1测试数据集一(2类)
4.5.2测试数据集二(6类)
4.6有效性指标在专家知识领域自动判别系统框架中的应用
4.6.1数据
4.6.2测试结果
4.7本章小结
第五章 模糊属性均值算法的改进与应用
5.1属性均值算法
5.1.1稳态函数
5.1.2属性均值算法介绍
5.2模糊属性均值算法
5.2.1模糊属性均值聚类算法
5.2.2模糊权值m对模糊属性均值算法的影响
5.3核方法
5.3.1 Mercer定理
5.3.2核技术
5.3.3基于核方法的模糊C均值算法
5.4模糊属性均值算法的改进
5.5仿真实验
5.5.1有效性实验
5.5.2抗噪性实验
5.6模糊聚类算法在专家知识领域自动判别系统框架中的应用
5.7本章小结
第六章 结束语
6.1本文研究工作总结
6.2后续的研究工作与展望
参考文献
致 谢
攻读硕士学位期间完成论文情况及参加的科研项目情况