裝備試驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用
定 價(jià)：128 元
- 作者：孫偉等編著
- 出版時(shí)間：2024/11/1
- ISBN：9787118133929
- 出 版 社：國(guó)防工業(yè)出版社
- 中圖法分類：
- 頁(yè)碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開本：16開
本書針對(duì)裝備試驗(yàn)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析挖掘需求，系統(tǒng)介紹數(shù)據(jù)挖掘全過(guò)程環(huán)節(jié)步驟、基本理論、技術(shù)方法，主要包括數(shù)據(jù)挖掘基本概念，數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，方差分析、主成分分析、因子分析等經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析方法，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類分析、聚類分析、預(yù)測(cè)分析等多元統(tǒng)計(jì)方法，以及試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理與服務(wù)等，重點(diǎn)突出工程應(yīng)用特色，通過(guò)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)嵺`應(yīng)用案例成果，更方便讀者掌握書中知識(shí)內(nèi)容。
●第1章 概述1.1 任務(wù)目的1.2 基本概念1.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘的方法1.4 數(shù)據(jù)挖掘的基本流程1.5 若干問(wèn)題的討論1.6 本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第2章 試驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理2.1 試驗(yàn)異常數(shù)據(jù)識(shí)別剔除與重構(gòu)2.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)隨機(jī)誤差分析2.3 數(shù)據(jù)平滑濾波2.4 數(shù)據(jù)變換與數(shù)據(jù)離散化2.5 本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第3章 基本統(tǒng)計(jì)挖掘方法3.1 方差分析3.2 主成分分析3.3 因子分析3.4 本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第4章 分類判別分析4.1 分類判別基本知識(shí)4.2 決策樹4.3 支持向量機(jī)4.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.5 樸素貝葉斯4.6 邏輯回歸4.7 K近鄰4.8 Fisher判別分析4.9 本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第5章 聚類分析5.1 傳統(tǒng)聚類分析5.2 模糊聚類分析5.3 灰色聚類分析5.4 譜聚類分析5.5 本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第6章 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘6.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則簡(jiǎn)介6.2 Apriori算法6.3 FP-growth算法6.4 高級(jí)模式挖掘技術(shù)6.5 關(guān)聯(lián)規(guī)則在雷達(dá)試驗(yàn)中的應(yīng)用6.6 本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第7章 預(yù)測(cè)分析7.1 回歸分析7.2 時(shí)間序列分析7.3 灰色GM（1,1）建模與預(yù)測(cè)7.4 高斯過(guò)程回歸的預(yù)測(cè)方法7.5 本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第8章 綜合試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理與服務(wù)8.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的基本概念8.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)規(guī)劃8.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)8.4 試驗(yàn)數(shù)據(jù)綜合管理與服務(wù)系統(tǒng)8.5 本章小結(jié)參考文獻(xiàn)
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