| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| ·研究背景 | 第12-18页 |
| ·生物数据的特点 | 第12-15页 |
| ·生物数据分析中存在的问题 | 第15-16页 |
| ·生物数据中的关联规则挖掘研究 | 第16-18页 |
| ·本文的研究内容和创新之处 | 第18-21页 |
| ·研究内容 | 第18-20页 |
| ·创新之处 | 第20-21页 |
| ·论文的结构 | 第21-23页 |
| 第二章 相关知识 | 第23-37页 |
| ·数据挖掘 | 第23-25页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第24-25页 |
| ·关联规则挖掘 | 第25-29页 |
| ·关联规则挖掘问题 | 第25-26页 |
| ·关联规则挖掘的扩展 | 第26-28页 |
| ·关联规则挖掘的应用 | 第28-29页 |
| ·生物信息学 | 第29页 |
| ·蛋白质结构数据 | 第29-33页 |
| ·蛋白质 | 第29-30页 |
| ·蛋白质结构 | 第30-31页 |
| ·蛋白质结构数据库 | 第31-33页 |
| ·基因表达数据 | 第33-37页 |
| ·基因表达 | 第33页 |
| ·基因芯片 | 第33-37页 |
| 第三章 多相关关联规则挖掘及其应用研究 | 第37-51页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·关联规则的形式化定义 | 第38页 |
| ·多相关关联规则 | 第38-43页 |
| ·多相关关联规则的形式化定义 | 第38-39页 |
| ·有用多相关关联规则挖掘准则 | 第39-40页 |
| ·有用多相关关联规则挖掘算法 | 第40-42页 |
| ·与其它形式关联规则的关系 | 第42-43页 |
| ·实验 | 第43-49页 |
| ·在retail和mushroom数据集上的实验 | 第43-45页 |
| ·在蛋白质结构数据上的实验 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 利用定量关联规则分析蛋白质结构数据的研究 | 第51-60页 |
| ·引言 | 第51-53页 |
| ·定量关联规则挖掘 | 第53-55页 |
| ·定量关联规则的挖掘方法 | 第53-54页 |
| ·定量属性离散化 | 第54-55页 |
| ·从蛋白质结构数据中挖掘定量关联规则 | 第55-56页 |
| ·蛋白质结构数据预处理 | 第55-56页 |
| ·挖掘定量关联规则 | 第56页 |
| ·实验结果与讨论 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 聚类和关联规则挖掘在基因表达数据分析中的应用研究 | 第60-71页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·cDNA基因芯片 | 第60页 |
| ·研究现状与存在的问题 | 第60-61页 |
| ·改进的分析策略 | 第61-67页 |
| ·聚类 | 第61-65页 |
| ·数据离散化 | 第65-66页 |
| ·关联规则挖掘 | 第66-67页 |
| ·数据分析流程 | 第67页 |
| ·实验结果 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 从肿瘤基因表达数据中挖掘分类规则的研究 | 第71-80页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·抽取实验数据集 | 第71-72页 |
| ·分类特征选择 | 第72-75页 |
| ·分类规则产生 | 第75-77页 |
| ·构建分类器 | 第77页 |
| ·实验 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第七章 总结和展望 | 第80-85页 |
| ·本文的工作 | 第80-81页 |
| ·本文的贡献 | 第81-82页 |
| ·进一步的工作 | 第82-85页 |
| 参考文献 | 第85-94页 |
| 附录A 插图索引 | 第94-95页 |
| 附录B 表格索引 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 在读期间完成的学术论文 | 第97页 |