| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 论文的选题背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 关键技术的研究现状 | 第14-21页 |
| 1.2.1 数据挖掘技术的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 不确定数据管理技术的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 不确定数据离群点检测技术的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.4 不确定数据频繁项集挖掘技术的研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3 论文的研究内容及组织结构 | 第21-23页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第21-22页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第22-23页 |
| 第二章 基于不确定数据的数据挖掘系统设计 | 第23-33页 |
| 2.1 系统分析 | 第23-24页 |
| 2.1.1 问题分析 | 第23-24页 |
| 2.1.2 需求分析 | 第24页 |
| 2.2 系统总体框架设计 | 第24-30页 |
| 2.2.1 数据采集层设计 | 第25-26页 |
| 2.2.2 数据处理层设计 | 第26-30页 |
| 2.2.3 用户交互层设计 | 第30页 |
| 2.3 系统关键技术 | 第30-32页 |
| 2.3.1 不确定数据的离群点检测技术 | 第30-31页 |
| 2.3.2 不确定数据的频繁项集挖掘技术 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于距离的不确定数据离群点检测算法 | 第33-45页 |
| 3.1 不确定数据top-k离群点检测的基本算法 | 第33-36页 |
| 3.1.1 概念描述 | 第33-34页 |
| 3.1.2 动态规划算法 | 第34-35页 |
| 3.1.3 算法描述 | 第35-36页 |
| 3.2 基于虚拟网格的聚类剪枝算法 | 第36-40页 |
| 3.2.1 动态增加计算 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基于虚拟网格的聚类剪枝算法 | 第37-40页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第40-44页 |
| 3.3.1 参数的影响 | 第40-43页 |
| 3.3.2 同类算法比较 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 不确定数据的加权频繁项集挖掘算法 | 第45-59页 |
| 4.1 CUFP-Mine算法 | 第45-49页 |
| 4.2 相关概念及问题描述 | 第49-50页 |
| 4.3 基于不确定数据的加权频繁项集挖掘算法——WCUFP-Mine算法 | 第50-55页 |
| 4.3.1 WCUFP-tree | 第50-54页 |
| 4.3.2 加权频繁项集挖掘 | 第54-55页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 不确定数据挖掘技术在VTS故障管理子系统中的实现 | 第59-75页 |
| 5.1 项目背景 | 第59页 |
| 5.2 开发环境 | 第59-60页 |
| 5.3 VTS故障管理子系统实现 | 第60-69页 |
| 5.3.1 系统功能结构 | 第60-63页 |
| 5.3.2 数据库设计 | 第63-64页 |
| 5.3.3 关键技术实现 | 第64-69页 |
| 5.4 运行效果及分析 | 第69-74页 |
| 5.4.1 运行效果 | 第69-73页 |
| 5.4.2 效果分析 | 第73-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第82页 |