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化学化工数据挖掘技术的研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on the Data Mining in Chemistry and Chemical Engineering
【作者】 束志恒;
【导师】 陈德钊;
【学位授予单位】 浙江大学;
【学科专业名称】 化学工程与技术
【学位年度】 2005
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 浙江大学
【网络出版投稿时间】 2005-04-29
【基金】 国家自然科学基金
【关键词】 效据挖掘; 粗糙集方法; 属性筛选; 离散化; 决策表的约简; 化学模式分类建模; 化工过程建模;
【英文关键词】 Data mining; Rough sets; Feature selection; Discretization; Reduction; Chemical Pattern Classifier Modeling; Chemical Process Modeling;
【中文摘要】 化学化工是一门实践性很强的学科,随着计算机技术的发展,积 累了大量的数据,数据挖掘技术的发展为从这些数据获取有用知识提 供了有力的工具。数据挖掘方法的有效性,总是与各个领域的数据特 点紧密的结合在一起。本文针对化学化工领域中的数据具有高维、复 共线性和带有噪音的特点,利用神经网络、粗糙集方法、模糊系统以 及统计方法,对属性筛选、连续属性的离散化、规则获取、化学模式 分类建模、化工过程建模进行了研究,并介绍了数据挖掘方法和粗糙 集的基本理论和方法,以及化学化工数据挖掘所面临的问题。主要内 容如下: 1、 提出一种基于正则化网络-遗传算法的属性筛选方法。根据 神经网络剪枝中的正则化方法和灵敏度分析方法,采用贝叶斯正则化 方法对网络进行训练,然后利用神经网络分类器的特性设计选择算 子,利用遗传算法对神经网络的输入单元进行剪枝,从而达到属性筛 选的目的。在留兰香高维模式的属性筛选中,说明...
【英文摘要】 The data increase steady in the field of Chemistry and Chemical Engineering Data Mining is a powful tool to evaluate hidden information from large amount of data, but the methods of data mining shall be suitable to the characteristic of data in variable field. For the data with the feature of higher-dimension,noise and compound linear in Chemistry and Chemical Engineer, by the methods of neural networks,rough sets ,fuzzy sets and statistic, our work focus on the problem of feature selection, discretization,...

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导师:陈德钊    导师单位:浙江大学    学位授予单位:浙江大学
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