煤矿安全培训游戏过程数据挖掘技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-13页 |
| ·煤矿安全培训重要性 | 第10页 |
| ·煤矿安全培训游戏管理系统的研究意义 | 第10-11页 |
| ·煤矿安全培训游戏简介 | 第11-13页 |
| ·数据挖掘技术研究现状及发展趋势 | 第13-15页 |
| ·国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第15页 |
| ·课题来源 | 第15页 |
| ·本文主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 数据挖掘技术及其关联规则 | 第17-26页 |
| ·数据挖掘技术 | 第17-22页 |
| ·数据挖掘定义及意义 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘发现的知识 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘与统计分析及数据仓库的关系 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘过程 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘中关联规则挖掘 | 第22-26页 |
| ·关联规则定义 | 第23-24页 |
| ·关联规则挖掘的步骤 | 第24页 |
| ·基于 Apriori 关联规则挖掘算法及改进 | 第24-26页 |
| 第3章 基于改进遗传算法的关联规则挖掘 | 第26-42页 |
| ·遗传算法理论 | 第26-30页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第26-28页 |
| ·遗传算法的性能评价指标及收敛性分析 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的应用 | 第29-30页 |
| ·遗传算法在关联规则中的应用及流程 | 第30-31页 |
| ·基于遗传因子改进型遗传算法的关联规则 | 第31-36页 |
| ·改进的遗传算法的编码策略 | 第31-32页 |
| ·基于关联规则的适应度函数设计 | 第32-33页 |
| ·遗传操作的改进 | 第33-35页 |
| ·改进型遗传算法关联规则的控制参数选取 | 第35-36页 |
| ·关联规则生成 | 第36页 |
| ·改进遗传算法关联规则仿真分析及性能测试 | 第36-42页 |
| ·仿真环境 | 第36-37页 |
| ·算法仿真验证 | 第37-39页 |
| ·实验性能测试 | 第39-42页 |
| 第4章 煤矿安全培训游戏过程的数据挖掘实现 | 第42-58页 |
| ·煤矿安全培训游戏过程的数据采集 | 第42-47页 |
| ·煤矿安全培训游戏的用户行为 | 第42-45页 |
| ·煤矿安全培训游戏过程的数据来源与采集 | 第45-47页 |
| ·煤矿安全培训游戏过程的数据模型 | 第47-51页 |
| ·用户行为的数据预处理 | 第47-50页 |
| ·用户行为的数据模型建立 | 第50-51页 |
| ·基于遗传算法在煤矿安全游戏用户行为关联规则挖掘 | 第51-54页 |
| ·用户行为关联规挖掘实现流程 | 第51-52页 |
| ·基于改进遗传算法的用户行为数据编码 | 第52-54页 |
| ·煤矿安全培训游戏过程数据挖掘系统的开发与设计 | 第54-58页 |
| ·煤矿安全培训游戏过程数据挖掘系统界面设计 | 第54-55页 |
| ·系统程序设计 | 第55-58页 |
| 第5章 煤矿安全培训游戏过程数据挖掘系统的运行 | 第58-64页 |
| ·煤矿安全培训游戏过程的数据挖掘结果分析 | 第58-64页 |
| ·用户在煤矿安全培训游戏中操作之间的关系 | 第58-60页 |
| ·用户成绩分析 | 第60-62页 |
| ·生成数据挖掘结果报表 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 A 数据挖掘主要程序 | 第72-77页 |
| 附录 B 煤矿安全培训游戏过程数据挖掘报告 | 第77页 |
