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第1章 引言1

1.1 研究背景1

1.2 主要研究内容和创新点2

1.3 全书的组织安排3

第2章 文献综述6

2.1 数据挖掘的产生与发展6

2.1.1 数据挖掘过程9

2.1.2 数据挖掘的技术方法11

2.1.3 数据挖掘应用领域22

2.2 数据挖掘的研究热点及趋势分析24

2.2.1 空间数据挖掘24

2.2.2 分布式数据挖掘26

2.2.3 基于云计算的数据挖掘29

2.3 基于内在认知机理的知识发现理论KDTICM30

2.4 本章小结35

第3章 模糊认知图36

3.1 模糊认知图的基本概念及研究进展36

3.2 FCM推理机制39

3.2.1 前向式演化推理40

3.2.2 后向式演化推理40

3.3 模糊认知图研究方向41

3.3.1 动态模糊认知图41

3.3.2 概率模糊认知图44

3.3.3 随机模糊认知图45

3.3.4 基于规则的模糊认知图46

3.3.5 复杂模糊认知图47

3.4 模糊认知图的学习方法48

3.4.1 演化学习48

3.4.2 适应性学习50

3.4.3 混合方法52

3.5 本章小结53

第4章 一种模糊认知图分类器构造方法55

4.1 FCMCM分类器57

4.1.1 FCM分类器定义57

4.1.2 FCM分类器模型结构57

4.1.3 激活函数59

4.1.4 推理规则59

4.1.5 学习方法60

4.2 实验验证61

4.2.1 数据集61

4.2.2 实验部分62

4.3 本章小结67

第5章 集成学习FCM分类器68

5.1 集成学习68

5.1.1 集成分类器的构造方法69

5.1.2 多FCM集成学习的基本思想72

5.2 集成学习的构造过程73

5.2.1 基本Bagging的多FCM分类器集成73

5.2.2 基于Adaboost的多FCM分类器集成79

5.3 多测度范异构分类器集成方法82

5.3.1 样本分离阶段83

5.3.2 Bagging组合阶段84

5.3.3 实验验证85

5.4 本章小结87

第6章 基于FCM集成分类器的蛋白质二级结构智能预测模型新构造89

6.1 蛋白质二级结构预测的必要性分析89

6.2 蛋白质结构介绍90

6.3 蛋白质二级结构预测研究现状95

6.4 CPMFCM100

6.4.1 理论基础100

6.4.2 测试数据集101

6.4.3 评价标准101

6.4.4 CPMF整体架构103

6.4.5 实验结果与分析110

6.5 本章小结117

第7章 总结与展望118

7.1 总结118

7.2 展望120

参考文献122