Введение
ГЛАВА 1 Интеллектуальный анализ данных 14
1.1 Основные определения и этапы ИАД 14
1.2 Процесс обнаружения знаний
1.2.1 Основные этапы процесса обнаружения знаний 18
1.2.2 Подготовка исходных данных
1.3 Задачи ИАД 21
1.4 Методы ИАД 25
1.5 Программные средств, обеспечивающие ИАД
1.5.1 Технология OLAP и многомерные модели данных 36
1.5.2 Обзор программных средств ИАД для СУБД
1.6 Программные средства CBR 57
1.7 Выводы по Главе 1 60
ГЛАВА 2 Интеллектуальных анализ данных на основе прецедентов 62
2.1 Цикл рассуждения (обучения) на основе прецедентов 62
2.2 Модифицированный CBR цикл 64
2.3 Способы представления прецедентов 65
2.4 Извлечение прецедентов 70
2.4.1 Извлечение прецедентов методом ближайшего соседа (ближайших соседей) с использованием различных метрик 75
2.4.2 Модификация алгоритма извлечения прецедентов на основе k-ближайших соседей (k-NN) 81
2.5 Повторное использование прецедентов 83
2.6 Адаптация и применение прецедентов 84
2.7 Сохранение прецедентов 85
2.8 Применение прецедентного подхода для решения задач ИАД 86
2.9 Этапы разработки CBR систем 89
2.10 Выводы по Главе 2 90
ГЛАВА 3 Повышение быстродействия cbr систем 92
3.1 Сокращение количества прецедентов в БП 92
3.1.1 Индексирование БП 93
3.1.2 Сокращение прецедентов в БП с использованием методов классификации 94
3.1.3 Сокращение количества прецедентов в БП на основе кластерных методов 95
3.2 Обобщение накопленного опыта (прецедентов) с использованием индуктивных методов 105
3.2.1 Алгоритм ID3 106
3.2.2 Алгоритм C4.5 108
3.3 Обучение искусственной нейронной сети на основе БП для решения задачи классификации 109
3.3.1 Многослойный персептрон 109
3.3.2 Алгоритмы обучения ИНС 111
3.4 Выводы по Главе 3 116
ГЛАВА 4 Реализация прототипа подсистемы ИАД на основе прецедентов 117
4.1 Архитектура прототипа CBR системы 117
4.2 Особенности реализации прототипа CBR системы
4.2.1 Windows Forms 120
4.2.2 ADO.NET Entity Framework 122
4.2.3 Аналитическая платформа Deductor 123
4.2.4 SQL Server Analysis Services
4.3 Пример использования прототипа CBR системы 129
4.4 Результаты вычислительных экспериментов для сравнения алгоритмов извлечения прецедентов 133
4.4.1 Результаты работы алгоритма k-NN с использованием различных метрик 133
4.4.2 Результаты работы модифицированного алгоритма k-NN 135
4.5 Результаты по оценке качества классификации CBR системой с использованием модифицированного CBR цикла 137
4.6 Результаты сравнения алгоритмов сокращения количества прецедентов в БП 141
4.7 Выводы по Главе 4 144
Заключение 146
Список литературы 148
