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信息增值中的聚类分析算法研究

作　者: 赵辉
导　师: 顾军华
学　校: 河北工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 信息增值 聚类分析 蚂蚁算法 度限制树 高考成绩
分类号: TP311
类　型: 硕士论文
年　份: 2003年
下　载: 163次
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内容摘要


随着信息获取技术的提高，生产生活的各个领域都存储了海量信息。而信息对人类社会和经济发展的巨大作用集中体现在信息的增值作用上。目前被广泛应用的信息增值方法是数据挖掘技术。本文通过对数据挖掘技术、知识表达方法的分析，提出聚类分析是动态信息增值的最有效的方法。 目前的聚类分析算法普遍存在着初值敏感的缺点，本文以小样本理论为基础，提出了从小样本集中得到初值的算法，在降低了对初值的敏感性的同时，提高了聚类的效果。 针对动态信息增值问题，本文分析了现有聚类分析算法的缺点，并论述了聚类分析算法与知识进化类算法—蚂蚁算法结合的可能性和必要性，最终提出了通过使用蚂蚁算法建立度限制树作为信息数据的分布的思想，大大提高了传统的聚类分析方法进行动态信息增值的效率。并在对实验数据分析的基础上，对建立度限制树的方法加以改进，使得聚类效果有了进一步的提高。 最后，本文阐述了高考成绩的增值意义，并将聚类分析方法应用于高考成绩的信息增值系统中，得到了一系列有意义的结论。

全文目录


第一章 引言  7-14
  §1-1 问题的提出  7-12
    1-1-1 信息增值的过程  7-8
    1-1-2 信息增值的方法——数据挖掘  8-9
    1-1-3 聚类分析在信息增值中的作用和存在的问题  9-11
    1-1-4 知识进化是信息增值过程的发展  11-12
  §1-2 论文主要工作  12-14
第二章 信息增值的原理  14-18
  §2-1 信息增值的概念  14-15
    2-1-1 信息在量上的增值  14-15
    2-1-2 信息在质上的增值  15
    2-1-3 信息价值的增值  15
  §2-2 信息增值的原理  15-18
    2-2-1 知识增长中的信息增值  15
    2-2-2 信息交流中的信息增值  15-16
    2-2-3 基于知识交合论的信息增值  16
    2-2-4 信息在加工中的信息增值  16-18
第三章 信息增值技术研究  18-23
  §3-1 引言  18
  §3-2 信息的处理分析技术  18-23
    3-2-1 信息加工技术的主要方法是对现有的数据进行挖掘  18-19
    3-2-2 数据挖掘应用于信息增值的方法  19-20
    3-2-3 聚类分析是适合动态信息的分析处理的重要方法  20-22
    3-2-4 在解决信息的加工时聚类分析方法存在的问题  22-23
第四章 聚类分析算法的初值确定方法研究  23-32
  §4-1 聚类分析算法中典型的K-Means算法  23-25
  §4-2 K-Means算法中的初始聚类数确定问题  25-27
    4-2-1 K-Means算法对初始聚类数的依赖性  25-26
    4-2-2 K-Means算法中最优初始聚类数的存在性  26-27
  §4-3 基于小样本理论的K-Means算法初值的确定  27-32
    4-3-1 基于小样本理论的初值确定方法  27-29
    4-3-2 初值求解算法的描述  29-30
    4-3-3 初值求解算法的评价  30-32
第五章 聚类分析中的进化技术研究  32-44
  §5-1 聚类分析的知识表达  32-34
    5-1-1 知识的表达  32-33
    5-1-2 聚类分析表达知识  33-34
  §5-2 知识进化领域中的重要方法  34-37
    5-2-1 知识进化算法  34-36
    5-2-2 蚂蚁算法是知识进化的重要算法  36-37
  §5-3 基于蚂蚁算法的聚类分析算法中的进化技术研究  37-44
    5-3-1 蚂蚁算法与聚类分析的结合  37-39
    5-3-2 蚂蚁算法建立度限制树  39-40
    5-3-3 建立的度限制树进行聚类  40-41
    5-3-4 建立度限制树算法的改进  41-43
    5-3-5 实验结果分析与结论  43-44
第六章 高考成绩信息增值问题的研究  44-48
  §6-1 高考成绩的价值  44-45
    6-1-1 高考成绩在教学中的意义和作用  44-45
    6-1-2 试卷分析是教学过程中不可缺少的部分  45
  §6-2 高考成绩信息增值的过程  45-48
    6-2-1 高考成绩信息增值的基本过程  45-46
    6-2-2 高考成绩的聚类分析  46-47
    6-2-3 高考成绩增值的评价  47-48
第七章 结论  48-49
参考文献  49-52
致谢  52-53
攻读学位期间所取得的相关科研成果  53

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程
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