| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景和立项意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·论文主要研究内容 | 第15页 |
| ·论文框架与组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关的理论、方法与技术 | 第17-32页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘技术中分类/聚类过程的经典算法 | 第19-28页 |
| ·数据挖掘分类算法 | 第19-22页 |
| ·数据聚类算法 | 第22-28页 |
| ·遗传编程方法 | 第28-31页 |
| ·遗传编程的概述 | 第29-30页 |
| ·标准遗传编程方法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于遗传编程的数据挖掘技术 | 第32-40页 |
| ·基于遗传编程的数据挖掘技术的研讨 | 第32页 |
| ·本文所研究的基于遗传编程的数据挖掘技术 | 第32-39页 |
| ·基于遗传编程的数据分类算法 | 第32-33页 |
| ·基于遗传编程的数据聚类算法 | 第33-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于遗传编程的数据挖掘技术的数据分类和聚类算法的实现过程 | 第40-50页 |
| ·该实现平台的类层次结构 | 第40-41页 |
| ·该实现平台的实现过程 | 第41-47页 |
| ·数据分类算法的实现与评估 | 第47-48页 |
| ·数据分类算法的实现 | 第47页 |
| ·实验结果评估 | 第47-48页 |
| ·聚类算法的实现与评估 | 第48-49页 |
| ·聚类算法的实现 | 第48页 |
| ·实验结果评估 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·本文总结 | 第50页 |
| ·工作展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录1 主要代码 | 第55-61页 |
| 附录2 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |