数据挖掘与知识分析教学大纲

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1、《数据挖掘与知识分析》教学大纲课程编号课程性质选修课适用专业信息管理学时/学分32/2Ⅰ大纲文本一、课程内容（一）知识发现与数据挖掘综述1.1知识发现和数据挖掘的概念1.1.1定义1.1.2数据挖掘任务1.1.3数据挖掘分类1.1.4数据挖掘对象1.2数据挖掘方法和技术1.2.1归纳学习方法1.2.2仿生物技术1.2.3公式发现1.2.4统计分析方法1.2.5模糊数学方法1.2.6可视化技术1.3数据挖掘的知识表现1.3.1规则1.3.2决策树1.3.3知识基（浓缩数据）1.3.4网络权值1.3.5公式（二）基于信息论的数据挖掘方法2.1信息论原则2.1.1互信息的计算2.1.2信道模

2、型2.1.3信道容量2.1.4类别译码准则2.2基于互信息的ID3算法与C4.5算法2.2.1ID3算法2.2.2C4.5算法2.3基于信道容量的IBLE算法2.3.1IBLE算法2.3.2IBLE-R算法2.3.3简例和实例（三）基于集合论的数据挖掘方法3.1粗糙集方法3.1.1粗糙集概念3.1.2最小属性值3.1.3获取规则3.1.4应用实例73.2概念树方法3.2.1综述3.2.2概念树的获取和构造3.2.3发现特征规则的策略和算法3.3覆盖正例排斥反例的AQ方法3.3.1AQ方法的基本概念3.3.2AQ方法的核心算法3.3.3AQ方法的应用（四）关联规则挖掘4.1关联规则的基本

3、概念4.1.1基本概念和问题描述4.1.2关联规则的种类4.1.3关联规则价值衡量的方法4.2关联规则挖掘算法4.2.1频繁集方法4.2.2基于FP-tree的关联规则挖掘算法4.2.3多层和多维关联规则的挖掘4.3基于聚类的周期关联规则发现算法（CCAR）4.3.1基本概念4.3.2CCAR算法流程4.3.3时域数据聚类4.3.4算法性能分析（五）神经网络5.1神经网络的概念及几何意义5.1.1神经网络的概念5.1.2神经网络的几何意义5.1.3线性样本与非线性样本5.2典型神经网络5.2.1反向传播模型（BP模型）5.2.2反馈式Hopfield模型5.3超曲面神经网络5.3.1超

4、曲面神经网络的概念5.3.2径向基函数神经网络5.3.3超圆神经元模型CC5.3.4超曲面神经元模型——Cover5.4模糊神经网络5.4.1模糊神经网络概述5.4.2TS模糊神经网络5.4.3模糊规则获取5.4.4模糊神经网络预测5.5神经网络的规则抽取5.5.1规则抽取的概念5.5.2规则抽取方法的评价5.5.3规则抽取示例（六）遗传算法6.1综述6.1.1遗传算法的形成与发展6.1.2遗传算法的研究现状与方向6.2遗传算法原理6.2.1遗传算法处理流程6.2.2遗传因子76.2.3遗传算法的理论基础6.2.4遗传算法的特点6.3基于遗传的优化计算6.3.1适应值函数6.3.2约束

5、条件的处理6.3.3实例：旅行商问题（TSP）6.4基于遗传的分类学习系统6.4.1概述6.4.2遗传分类器学习系统GCLS的基本原理6.4.3遗传分类器学习系统GCLS的应用6.5遗传算法和神经网络的结合6.5.1引言6.5.2两种技术结合的可能性6.5.3基于遗传算法的神经网络计算（七）公式发现7.1机器发现概述7.2BACON系统7.2.1BACON系统简介7.2.2BACON系统的应用7.3FDD公式发现系统7.3.1FDD.17.3.2FDD.27.3.3FDD.3（八）数据挖掘应用8.1数据挖掘与决策支持8.1.1数据挖掘辅助决策应用8.1.2知识发现过程与数据挖掘方法评估

6、8.1.3数据仓库与数据库的数据挖掘8.2数据挖掘服务器（DMServer）8.2.1数据挖掘服务器的结构与功能8.2.2数据挖掘服务器实现技术8.2.3数据挖掘报务器的应用前景二、课外作业内容（一）知识发现与数据挖掘综述1.知识发现过程定义是什么？2.知识发现与数据挖掘有什么不同？3.数据挖掘分类有哪几种？（二）基于信息论的数据挖掘方法1.信息论的基本原理是什么？2.简述ID3算法的基本思想。3.简述用ID3决策树进行实例判别的判定算法。4.IBLE算法的学习信息模型是什么？5.IBLE决策树中结点的表示形式是什么？（三）基于集合论的数据挖掘方法1.确定度的公式是什么？2.属性集之间

7、的依赖程度γ的定义是什么？性质是什么？3.什么叫概念树？4.AQ方法的基本思想是什么？（四）关联规则挖掘1.什么是关联规则？72.简述关联规则的种类,并分别举例说明.3.简述OLAP与关联规则挖掘之间的关系.4.什么是周期关联规则?举例说明一个周期关联的规则.(五)神经网络1.神经元网络的几何意义是什么?2.什么是径向基函数神经网络?简述网络的结构.3.简述模糊神经网络的概念,列举神经网络和模糊系统结合的几种形态.(六)遗传算法1.遗传算法中的