| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 选题背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第10-12页 |
| 1.5 本文的创新点 | 第12页 |
| 1.6 本文的研究方法和支撑条件 | 第12-14页 |
| 第2章 相关理论研究 | 第14-30页 |
| 2.1 隐性知识相关研究 | 第14-17页 |
| 2.1.1 隐性知识研究综述 | 第14-15页 |
| 2.1.2 隐性知识的特征 | 第15-16页 |
| 2.1.3 隐性知识的重要作用 | 第16-17页 |
| 2.2 隐性知识挖掘的相关研究 | 第17-20页 |
| 2.2.1 隐性知识挖掘研究的理论基础 | 第17-18页 |
| 2.2.2 隐性知识挖掘的功能 | 第18-19页 |
| 2.2.3 隐性知识挖掘的层次（工具） | 第19-20页 |
| 2.3 关联规则的相关研究 | 第20-26页 |
| 2.3.1 关联规则定义 | 第20-22页 |
| 2.3.2 关联规则的分类 | 第22-23页 |
| 2.3.3 关联规则挖掘的过程 | 第23页 |
| 2.3.4 关联规则算法 | 第23-25页 |
| 2.3.5 Apriori算法的性能 | 第25-26页 |
| 2.4 智能分类之聚类分析 | 第26-30页 |
| 2.4.1 聚类分析定义及其分类 | 第26-28页 |
| 2.4.2 层次聚类算法的过程 | 第28-30页 |
| 第3章 基于关联分析与智能分类隐性知识挖掘模型的构建 | 第30-38页 |
| 3.1 隐性知识挖掘的关键技术研究 | 第30-34页 |
| 3.1.1 传统隐性知识挖掘技术 | 第30-31页 |
| 3.1.2 隐性知识挖掘的一般路径 | 第31-33页 |
| 3.1.3 传统手段下隐性知识挖掘的缺陷及其分析 | 第33-34页 |
| 3.2 改进传统的隐性知识挖掘的模型 | 第34-38页 |
| 第4章 实证分析：蜡染产品文化隐性知识挖掘 | 第38-52页 |
| 4.1 蜡染产品数据源 | 第38页 |
| 4.2 蜡染图形图像聚类 | 第38-40页 |
| 4.2.1 蜡染产品文化遗产图形图像特点 | 第39页 |
| 4.2.2 特征选择 | 第39-40页 |
| 4.3 图形图像聚类实验 | 第40-44页 |
| 4.4 关联分析 | 第44-50页 |
| 4.4.1 数据准备 | 第44-45页 |
| 4.4.2 数据变换 | 第45页 |
| 4.4.3 属性构造 | 第45-47页 |
| 4.4.4 数据挖掘 | 第47-49页 |
| 4.4.5 挖掘结果分析 | 第49-50页 |
| 4.5 蜡染产品文化隐性知识挖掘结果的可视化初探 | 第50-52页 |
| 第5章 蜡染产品文化隐性知识挖掘在产品创新设计中的应用 | 第52-55页 |
| 5.1 苗族蜡染服饰图腾图案 | 第52-53页 |
| 5.2 在现代产品设计中的实践指导 | 第53-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 在学期间发表的学术论文与科研成果 | 第61-62页 |