数据挖掘技术在火灾事故分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 引言 | 第8-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究内容和方法 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·研究方法 | 第12-13页 |
| 2 数据挖掘技术 | 第13-21页 |
| ·数据挖掘概述 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的历史、现状与发展趋势 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的分析模型 | 第15-18页 |
| ·预测型分析模型 | 第15-17页 |
| ·描述型分析模型 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的常用技术和算法 | 第18-21页 |
| ·神经网络算法 | 第19页 |
| ·决策树 | 第19-20页 |
| ·遗传算法 | 第20页 |
| ·粗集方法 | 第20-21页 |
| 3 我国事故数据库现状和数据挖掘必要性 | 第21-23页 |
| ·我国火灾事故数据库现状 | 第21页 |
| ·现有火灾事故数据分析的局限性 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的优势 | 第22-23页 |
| 4 数据挖掘的算法和工具的选择 | 第23-32页 |
| ·数据挖掘算法选择 | 第23-26页 |
| ·聚类分析 | 第23-24页 |
| ·关联规则 | 第24页 |
| ·时间序列预测 | 第24-25页 |
| ·决策树分析 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘平台和工具 | 第26-32页 |
| ·数据库平台 | 第26-29页 |
| ·挖掘工具 | 第29-32页 |
| 5 火灾事故数据源和数据整理 | 第32-42页 |
| ·火灾事故数据源 | 第32-34页 |
| ·数据来源和筛选 | 第32-33页 |
| ·数据整理 | 第33-34页 |
| ·数据处理 | 第34-42页 |
| ·事故分析理论 | 第34-37页 |
| ·火灾事故分析和事故属性选择 | 第37-42页 |
| 6 火灾事故数据库的数据挖掘和分析 | 第42-58页 |
| ·火灾事故案例数据挖掘 | 第42-50页 |
| ·关联规则分析 | 第42-46页 |
| ·聚类分析 | 第46-50页 |
| ·火灾统计数据挖掘 | 第50-58页 |
| ·决策树分析 | 第50-53页 |
| ·时间序列预测 | 第53-58页 |
| 7 结论 | 第58-61页 |
| ·本文总结 | 第58-59页 |
| ·研究中的不足 | 第59页 |
| ·数据库建立 | 第59页 |
| ·事故属性划分 | 第59页 |
| ·挖掘方法选择 | 第59页 |
| ·研究展望 | 第59-61页 |
| 致谢(后记) | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65-66页 |
| 在学期间发表的学术论文和研究成果 | 第66-67页 |
| 附录 | 第67-96页 |
