| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 图目录 | 第10-11页 |
| 表目录 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 预警概述 | 第18-24页 |
| 2.1 预警定义 | 第18页 |
| 2.2 预警系统的组成 | 第18-19页 |
| 2.3 预警的方法 | 第19-21页 |
| 2.4 农产品消费预警机制 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小节 | 第22-24页 |
| 第3章 农产品消费数据的采集和预处理 | 第24-34页 |
| 3.1 数据采集与预处理的概述 | 第24-25页 |
| 3.2 数据采集与预处理的方法 | 第25-26页 |
| 3.3 农产品消费预警数据的采集和处理 | 第26-31页 |
| 3.3.1 农产品数量安全数据采集设备的设计 | 第26-28页 |
| 3.3.2 农产品消费数据管理平台的设计 | 第28-31页 |
| 3.4 农产品消费预警数据的清洗和转换 | 第31页 |
| 3.5 数据采集中影响数据准确性问题的分析 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小节 | 第32-34页 |
| 第4章 农产品消费预警中关联规则算法的分析和改进 | 第34-48页 |
| 4.1 数据挖掘概述 | 第34-37页 |
| 4.1.1 数据挖掘基本概念 | 第34-36页 |
| 4.1.2 数据挖掘算法简析 | 第36-37页 |
| 4.1.3 数据挖掘算法的比较和应用 | 第37页 |
| 4.2 关联规则挖掘概述 | 第37-39页 |
| 4.2.1 关联规则的概念 | 第37-38页 |
| 4.2.2 关联规则的分类 | 第38-39页 |
| 4.3 Apriori算法及分析 | 第39-41页 |
| 4.3.1 Apriori算法的解析 | 第39-41页 |
| 4.3.2 Apriori算法中存在的不足 | 第41页 |
| 4.4 改进的Apriori算法 | 第41-45页 |
| 4.4.1 Apriori算法改进过程中的相关理论及推论 | 第41-42页 |
| 4.4.2 Apriori改进算法的思想 | 第42-44页 |
| 4.4.3 Apriori改进算法分析 | 第44-45页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小节 | 第46-48页 |
| 第5章 构建基于关联规则的农产品消费预警平台 | 第48-58页 |
| 5.1 农产品消费预警平台的概述 | 第48页 |
| 5.2 基于关联规则的农产品消费预警平台的结构 | 第48-55页 |
| 5.2.1 农产品消费预警模块 | 第49-53页 |
| 5.2.2 农产品生产预警模块 | 第53-55页 |
| 5.3 预警实验分析 | 第55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 本文总结 | 第58页 |
| 6.2 下一步的研究工作 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读硕士学位期间论文与科研情况 | 第66页 |