知識發現與智能決策

第1章 緒論
1.1 知識發現
1.2 人工智能
1.3 智能決策

第2章 相關基礎理論
2.1 知識發現的理論基礎
2.2 數據倉庫的理論基礎
2.3 聯機分析處理的理論基礎
2.4 智能決策的理論基礎

第3章 知識發現和數據挖掘對象與模式
3.1 知識發現的挖掘對象
3.2 知識發現的挖掘模式

第4章 數據預處理
4.1 數據預處理的作用
4.2 數據預處理的方法
4.3 數據離散化方法

第5章 基於符號推理的數據挖掘方法
5.1 BACON系統
5.2 FDD系統

第6章 基於信息論思想的數據挖掘方法
6.1 ID3方法
6.2 IBLE方法

第7章 基於進化思想的數據挖掘方法
7.1 神經網絡
7.2 遺傳算法
7.3 人工免疫算法
7.4 蟻群算法
7.5 魚群算法
7.6 粒子群優化算法

第8章 基於集合論的數據挖掘方法
8.1 模糊集合
8.2 粗糙集合
8.3 粗糙集合的擴展模型

第9章 基於統計方法的數據挖掘方法
9.1 相關分析和回歸分析
9.2 方差分析
9.3 因子分析
9.4 判別分析

第10章 智能決策支持系統
10.1 智能決策支持系統概述
10.2 數據庫與數據庫管理系統
10.3 模型庫與模型庫管理系統
10.4 方法庫與方法庫管理系統
10.5 知識庫與知識庫管理系統
10.6 人機對話管理系統
10.7 邏輯框架及實現方案

第11章 知識發現與智能決策支持系統的應用案例
11.1 知識發現的應用
11.2 智能決策支持系統的應用
11.3 數據挖掘系統產品

參考文獻