| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 引言 | 第7-9页 |
| 第1章 遗传算法 | 第9-21页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第9-10页 |
| ·标准遗传算法的流程图 | 第10-11页 |
| ·遗传算法在求解TSP方面的应用 | 第11-19页 |
| ·小结 | 第19-21页 |
| 第2章 基于遗传算法的强关联规则挖掘方法 | 第21-28页 |
| ·基本概念与相关理论 | 第21-22页 |
| ·估测最大频繁项分布 | 第22-23页 |
| ·GA&AR算法 | 第23-26页 |
| ·仿真实验和算法分析 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第3章 关于数据网格的强关联规则挖掘方法 | 第28-38页 |
| ·数据网格的全局控制 | 第28-29页 |
| ·时间对关联规则的影响 | 第29-30页 |
| ·挖掘频集 | 第30-35页 |
| ·仿真实验 | 第35-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 强关联规则挖掘方法的相关应用 | 第38-53页 |
| ·关联规则挖掘技术在医疗处方智能监督中的应用 | 第38-43页 |
| ·关联规则挖掘技术在导读系统中的应用 | 第43-48页 |
| ·关联规则挖掘技术在案件侦察决策中的应用 | 第48-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 后记 | 第58-59页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第59页 |