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第1章绪论
1.1 数据挖掘
1.2数据挖掘面临的问题
1.3 不确定性数据挖掘的来源及其研究意义
1.3.1 不确定性数据挖掘在生产实践的来源
1.3.2 不确定性数据挖掘研究内容
1.4不确定性数据挖掘研究现状
1.4.1 随机数据挖掘
1.4.2 灰色数据挖掘
1.4.3 模糊数据挖掘
1.4.4 区间数数据挖掘
1.5 区间数数据挖掘未来研究方向
1.6论文的研究内容及结构
第2章预备知识
2.1 引言
2.2区间数运算
2.3.1 区间数函数
2.4支持向量机理论
2.4.1 SVM分类建模方法
2.4.2 SVM回归方法
2.5本章小结
第3章基于SVM的区间数回归分析建模方法
3.1 引言
3.2 基于SVM的区间数输入、区间数输出的回归分析建模方法
3.2.1 引言
3.2.2 区间数线性回归算法
3.2.3 区间数非线性回归算法
3.3 基于SVM的精确数、区间数回归模型建模方法
3.3.1 引言
3.3.2 问题的提出
3.3.3 基于SVM的区间数线性回归建模
3.3.4 基于核函数的区间数非线性回归模型
3.4本章小结
第4章基于多尺度径向基小波SVM的区间数鲁棒回归分析建模方法
4.1 引言
4.2问题的提出
4.2.1 M-估计
4.2.2 问题描述
4.3 基于径向基小波核的多尺度小波支持向量机
4.3.1 引言
4.3.2 问题描述
4.3.3 径向基小波支持向量核
4.3.4 多尺度径向基小波SVM
4.3.5 仿真实例
4.4 基于多尺度WSVM的区间数鲁棒回归分析建模算法
4.4.1基于多尺度WSVM的区间数回归分析
4.4.2鲁棒学习算法
4.5 本章小结
第5章基于SVM的区间数分类建模方法
5.1 引言
5.2基于SVM的区间数线性分类器
5.2.1 区间数比较
5.2.2 区间数线性分类建模
5.3 区间数非线性分类器模型
5.4本章小结
第6章基于核方法的区间数模糊聚类算法
6.1 引言
6.2 问题描述
6.3 基于遗传算法的聚类问题求解
6.4本章小结
第7章区间数数据挖掘在钢铁生产过程的应用
7.1 引言
7.2钢铁生产过程数据挖掘面临的挑战
7.3 连续退火过程区间数数据挖掘
7.3.1 连续退火生产工艺
7.3.2 基于区间数输入、区间数输出回归模型的加热段出口带钢温度预测
7.3.3 基于精确数输入、区间数输出回归模型的冷却段出口带钢温度预测
7.3.4 基于区间数鲁棒回归模型的冷却断出口带钢温度预测
7.4连续铸造过程中的铸坯质量分析
7.4.1 连铸生产过程工艺
7.4.2 基于区间数分类算法的铸坯质量预测
7.4.3 基于区间数模糊聚类算法的铸坯质量分析
7.5本章小结
第8章工作总结与研究展望
8.1 工作总结
8.2研究展望
参考文献:
附录
致谢