第一章 数据分析的统计学基础

第一节 数据与统计的基本概念

第二节 参数估计与假设检验

第三节 线性回归分析与方差分析

本章小结

本章参考文献

第二章 核方法

第一节 概述

第二节 核方法的基本原理

第三节 核函数

本章小结

本章参考文献

第三章 知识建模

第一节 概述

第二节 知识建模的一般方法

第三节 语义网技术

第四节 本体和语义网技术在电力系统中的应用

本章小结

本章参考文献

第四章 关联分析

第一节 概述

第二节 经典Apriori算法

第三节 关联分析的应用

本章小结

本章参考文献

第五章 分类分析（Ⅰ）

第一节 基本概念

第二节 决策树

第三节 贝叶斯分类

第四节 支持向量机

第五节 k-近邻算法

本章小结

本章参考文献

第六章 分类分析（Ⅱ）

第一节 基本概念

第二节 人工神经网络

第三节 遗传算法

第四节 模糊计算

第五节 粗糙集

第六节 粒子群优化算法

本章小结

本章参考文献

第七章 聚类分析

第一节 基本概念

第二节 k-means算法

第三节 系统聚类法

第四节 模糊聚类法

第五节 聚类分析关键问题

本章小结

本章参考文献

第八章 数据分析的其他方法

第一节 统计学分析

第二节 时间序列分析

第三节 分形几何

本章小结

本章参考文献

第九章 数据可视化

第一节 概述

第二节 数据可视化的思路、方法和工具

第三节 可视分析简介

本章小结

本章参考文献

第十章 电网仿真数据分析实践的思路

第一节 概述

第二节 电网仿真计算数据的特点和应用方向

第三节 电网仿真数据分析的研究思路和重点环节

第四节 电网仿真数据分析存在的问题和未来方向

本章小结

本章参考文献

第十一章 电网仿真数据分析实践的过程

第一节 概述

第二节 特征量选取

第三节 样本处理

第四节 算法选择及参数优化

本章小结

本章参考文献

第十二章 电网仿真数据分析案例系统的搭建

第一节 概述

第二节 实验测试程序的构建

第三节 算法测试

本章小结

本章参考文献