| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 机场噪声研究 | 第13页 |
| 1.2.2 关联规则 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第17-27页 |
| 2.1 关联规则的基本概念 | 第17-24页 |
| 2.1.1 关联规则的定义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 FP-Growth算法发现频繁项集 | 第18-21页 |
| 2.1.3 关联规则的产生 | 第21页 |
| 2.1.4 关联规则的兴趣度模型 | 第21-22页 |
| 2.1.4.1 基于概率论的兴趣度模型 | 第21-22页 |
| 2.1.4.2 基于模板的兴趣度模型 | 第22页 |
| 2.1.5 关联规则的可视化表示方法 | 第22-24页 |
| 2.1.5.1 基于表的关联规则可视化表示方法 | 第22-23页 |
| 2.1.5.2 基于二维表的关联规则可视化表示方法 | 第23页 |
| 2.1.5.3 基于有向图的关联规则可视化表示方法 | 第23-24页 |
| 2.2 数据立方体 | 第24页 |
| 2.3 信念网络 | 第24-26页 |
| 2.3.1 基础知识 | 第24-25页 |
| 2.3.2 信念网络的学习 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 机场噪声影响因素的研究 | 第27-39页 |
| 3.1 机场噪声评价量 | 第27-28页 |
| 3.2 机场噪声的预测模型 | 第28-29页 |
| 3.3 机场噪声的重要影响因素 | 第29-38页 |
| 3.3.1 飞机机型对机场噪声的影响 | 第31-32页 |
| 3.3.2 飞行航迹对机场噪声的影响 | 第32-33页 |
| 3.3.3 操作模式对机场噪声的影响 | 第33-35页 |
| 3.3.4 温度对机场噪声的影响 | 第35-36页 |
| 3.3.5 风速对机场噪声的影响 | 第36-37页 |
| 3.3.6 地形对机场噪声的影响 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于兴趣规则前后件的机场噪声关联规则挖掘 | 第39-50页 |
| 4.1 机场噪声关联规则挖掘 | 第39-43页 |
| 4.1.1 FP-Growth-Cube算法及其不足 | 第40-41页 |
| 4.1.2 BACIRC-FP-Growth-Cube算法 | 第41-43页 |
| 4.2 实验及其分析 | 第43-49页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第43-45页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第45-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于信念网络的机场噪声关联规则可视化表示 | 第50-61页 |
| 5.1 信念网络的模型 | 第50-53页 |
| 5.1.1 信念网络模型的表示 | 第50-51页 |
| 5.1.2 信念网络模型的建立 | 第51-52页 |
| 5.1.3 关联规则的信念网络可视化表示 | 第52-53页 |
| 5.2 基于信念网络的机场噪声关联规则可视化表示 | 第53-57页 |
| 5.2.1 关联规则的聚类 | 第53-56页 |
| 5.2.1.1 关联规则的相似性度量 | 第54页 |
| 5.2.1.2 关联规则的距离函数 | 第54-55页 |
| 5.2.1.3 关联规则的聚类方法 | 第55-56页 |
| 5.2.2 信念网络拓扑学习 | 第56-57页 |
| 5.2.3 信念网络参数学习 | 第57页 |
| 5.3 算法验证 | 第57-58页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结束语 | 第61-64页 |
| 6.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 研究展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
