| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·论文的研究背景及其意义 | 第9-10页 |
| ·遗传挖掘研究现状 | 第10页 |
| ·论文研究的内容及组织 | 第10-12页 |
| 第二章 数据挖掘的基本理论 | 第12-18页 |
| ·数据挖掘的产生与发展 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的概念、基本过程、基本方法 | 第13-18页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第13页 |
| ·数据挖掘的基本过程 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的基本方法 | 第14页 |
| ·数据挖掘对象 | 第14-18页 |
| 第三章 遗传算法基本理论 | 第18-26页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第18-20页 |
| ·遗传算法描述 | 第18-19页 |
| ·遗传算法执行过程 | 第19-20页 |
| ·GA理论研究的内容 | 第20-22页 |
| ·GA编码方法 | 第20-21页 |
| ·GA适应值函数 | 第21页 |
| ·GA的3个算子 | 第21页 |
| ·GA参数的选择 | 第21-22页 |
| ·遗传算法的主要特点 | 第22-23页 |
| ·遗传算法的应用 | 第23-25页 |
| ·遗传算法的研究热点 | 第25-26页 |
| 第四章 基于遗传算法的关联规则挖掘研究 | 第26-45页 |
| ·关联规则简述 | 第26-29页 |
| ·关联规则定义 | 第26-27页 |
| ·关联规则挖掘的基本模型 | 第27-28页 |
| ·关联规则的研究现状 | 第28-29页 |
| ·关联规则挖掘的经典算法-Apriori算法 | 第29-32页 |
| ·Apriori算法概述 | 第29页 |
| ·Apriori算法基本思想 | 第29-30页 |
| ·Apriori算法描述 | 第30-31页 |
| ·Apriori算法的几种改进形式 | 第31-32页 |
| ·基于遗传算法的关联规则挖掘模型 | 第32-45页 |
| ·改进的 Apriori算法 | 第33页 |
| ·IAGADM模型流程 | 第33-36页 |
| ·IAGADM模型设计 | 第36-38页 |
| ·仿真试验 | 第38-39页 |
| ·与 Apriori算法的性能比较 | 第39-42页 |
| ·基于并行遗传算法的关联规则挖掘 | 第42-45页 |
| 第五章 基于遗传与关联规则算法的混合分类挖掘研究 | 第45-60页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·分类定义 | 第45页 |
| ·分类规则 | 第45-46页 |
| ·常用的分类算法 | 第46-52页 |
| ·决策树分类 | 第46-49页 |
| ·基于关联规则的分类算法 | 第49-50页 |
| ·基于遗传算法的分类 | 第50-51页 |
| ·概念格分类 | 第51页 |
| ·其它分类问题 | 第51-52页 |
| ·一种基于遗传与关联规则算法的混合分类规则挖掘算法 | 第52-60页 |
| ·AGA算法流程 | 第52-53页 |
| ·AGA模型中的遗传算法流程 | 第53页 |
| ·AGA模型中遗传算法的设计与实现 | 第53-56页 |
| ·分类规则约简 | 第56-57页 |
| ·AGA应用实例分析 | 第57-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-63页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·存在问题 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |