| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 致谢 | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 数据挖掘研究概论 | 第11-21页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘定义及特点 | 第12页 |
| ·数据挖掘方法及分类 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘技术发展趋势 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘技术与专家系统的结合 | 第14-15页 |
| ·时态关联规则挖掘 | 第15页 |
| ·Web数据挖掘 | 第15-16页 |
| ·挖掘结果的可理解性 | 第16页 |
| ·数据挖掘软件介绍及其评价 | 第16-20页 |
| ·数据挖掘软件的特征 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘软件功能分类 | 第18-19页 |
| ·常用数据挖掘软件简介 | 第19-20页 |
| ·本文主要内容 | 第20-21页 |
| 第二章 关联规则挖掘基础 | 第21-36页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·关联规则挖掘基本概念 | 第22-23页 |
| ·基本描述 | 第22页 |
| ·关联规则挖掘的一般步骤 | 第22-23页 |
| ·关联规则挖掘主要研究方向 | 第23-25页 |
| ·Apriori算法 | 第25-29页 |
| ·Apriori算法原理 | 第25-28页 |
| ·Apriori算法运作过程示例 | 第28-29页 |
| ·Apriori算法的几种改进形式 | 第29-36页 |
| ·多支持度关联规则挖掘算法 | 第30-34页 |
| ·其他几种改进形式 | 第34-36页 |
| 第三章 基于自适应支持度的布尔式关联规则挖掘算法 | 第36-44页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·自适应支持度框架 | 第36-38页 |
| ·外环主过程 | 第37-38页 |
| ·内环挖掘过程 | 第38页 |
| ·布尔式挖掘原理 | 第38-43页 |
| ·频繁项集的产生 | 第38-41页 |
| ·项目表和事务表的初始化 | 第39-40页 |
| ·频繁k项集的产生 | 第40-41页 |
| ·关联规则的产生 | 第41-43页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| 第四章 关联规则挖掘在三唑磷合成过程优化中的应用 | 第44-68页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·三唑磷生产工艺简述 | 第45-50页 |
| ·主要工段 | 第46-48页 |
| ·合成工段 | 第46-47页 |
| ·分离工段 | 第47-48页 |
| ·主要原料及工艺参数 | 第48-50页 |
| ·主要原料及用途 | 第48-49页 |
| ·主要工艺参数及影响 | 第49-50页 |
| ·数据挖掘系统总体结构 | 第50-54页 |
| ·基础自动化分系统结构 | 第52-53页 |
| ·数据挖掘分系统结构 | 第53-54页 |
| ·关联规则挖掘系统应用方案 | 第54-67页 |
| ·系统接口 | 第54-55页 |
| ·内部接口 | 第54-55页 |
| ·外部接口 | 第55页 |
| ·数据库设计 | 第55-57页 |
| ·数据访问频度和流量 | 第55页 |
| ·逻辑结构 | 第55-56页 |
| ·数据库选型 | 第56页 |
| ·数据共享方式与安全性、保密性 | 第56-57页 |
| ·网络通讯平台设计 | 第57页 |
| ·关联规则挖掘过程模型及仿真 | 第57-67页 |
| ·数据准备 | 第57-58页 |
| ·参数设定 | 第58-59页 |
| ·数据转换 | 第59-63页 |
| ·结果输出 | 第63-64页 |
| ·规则解释 | 第64页 |
| ·优化建议 | 第64-65页 |
| ·参考数据 | 第65-66页 |
| ·可视化 | 第66-67页 |
| ·结论 | 第67-68页 |
| 第五章 关联规则挖掘在尿素生产过程故障诊断中的应用 | 第68-76页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·基于关联规则的故障诊断方法 | 第69-71页 |
| ·仿真分析 | 第71-75页 |
| ·仿真过程及结果 | 第71-74页 |
| ·结果分析 | 第74-75页 |
| ·结论 | 第75-76页 |
| 第六章 结束语 | 第76-77页 |
| ·总结 | 第76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 英汉术语及符号一览表 | 第80-82页 |
| 1 英汉术语一览表 | 第80-81页 |
| 2 符号一览表 | 第81-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表和录用的论文 | 第82页 |