| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·数据挖掘 | 第9-12页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第9页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第12页 |
| ·概念格及其研究现状 | 第12-15页 |
| ·概念格的基本概念 | 第12页 |
| ·概念格的研究现状 | 第12-14页 |
| ·本课题研究依据和意义 | 第14-15页 |
| ·本文的主要内容以及论文的组织与安排 | 第15-17页 |
| ·本文的主要内容 | 第15页 |
| ·论文的组织与安排 | 第15-17页 |
| 第二章 一般概念格与加权概念格 | 第17-22页 |
| ·一般概念格 | 第17-18页 |
| ·一般概念格的基本定义 | 第17-18页 |
| ·一般概念格的构造算法 | 第18页 |
| ·基于概念格的关联规则提取 | 第18-19页 |
| ·加权概念格 | 第19-21页 |
| ·加权概念格的基本定义 | 第19-20页 |
| ·加权概念格的渐进式构造 | 第20-21页 |
| ·加权概念格与关联规则提取 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 频繁加权概念格及其代数系统 | 第22-31页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·频繁加权概念格的基本定义 | 第22-25页 |
| ·频繁加权概念格的代数系统 | 第25-29页 |
| ·频繁加权概念格的代数结构 | 第25-26页 |
| ·频繁加权概念格的代数性质 | 第26-29页 |
| ·频繁加权概念格表示知识的完备性 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第四章 频繁加权概念格的批处理构造算法 | 第31-42页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·基本定义 | 第31-34页 |
| ·频繁加权概念格的批处理构造 | 第34-35页 |
| ·频繁加权概念格的批处理算法 | 第35-41页 |
| ·算法描述 | 第35-37页 |
| ·算法分析 | 第37页 |
| ·实例分析 | 第37-39页 |
| ·实验结果比较与分析 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于频繁加权概念格的天体光谱关联知识挖掘系统 | 第42-52页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·基于频繁加权概念格的加权关联知识提取 | 第42-45页 |
| ·基本定义 | 第43页 |
| ·基于频繁加权概念格的关联规则提取方法 | 第43-45页 |
| ·系统功能与体系结构 | 第45-47页 |
| ·关键实现技术 | 第47页 |
| ·运行结果与分析 | 第47-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 研究生期间发表的论文和参加的科研项目 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |