数据挖掘在范例推理和地理信息系统中的应用研究
| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| 1．1 背景 | 第9-14页 |
| 1．2 本文的内容及安排 | 第14-15页 |
| 第二章 数据挖掘的基本原理 | 第15-31页 |
| 2．1 知识发现和数据挖掘 | 第15-17页 |
| 2．2 数据挖掘的任务及主要技术 | 第17-19页 |
| 2．3 离群值分析 | 第19-20页 |
| 2．4 聚类 | 第20-27页 |
| 2．5 分类 | 第27-30页 |
| 2．6 小结 | 第30-31页 |
| 第三章 CBR的基本原理 | 第31-40页 |
| 3．1 CBR的提出及发展概况 | 第31页 |
| 3．2 CBR系统的特点 | 第31-33页 |
| 3．3 CBR原理及结构 | 第33-35页 |
| 3．4 CBR的关键技术研究 | 第35-39页 |
| 3．5 小结 | 第39-40页 |
| 第四章 数据挖掘技术在CBR中的应用研究 | 第40-56页 |
| 4．1 概述 | 第40-43页 |
| 4．2 利用关联分析技术构造范例库 | 第43-49页 |
| 4．3 综合多种数据挖掘技术构造范例库 | 第49-52页 |
| 4．4 基于数据挖掘技术的范例库维护 | 第52-55页 |
| 4．5 小结 | 第55-56页 |
| 第五章 数据挖掘技术在GIS中的应用研究 | 第56-75页 |
| 5．1 GIS的基本概念 | 第56-59页 |
| 5．2 空间数据挖掘的产生和发展 | 第59-60页 |
| 5．3 空间数据挖掘 | 第60-64页 |
| 5．4 基于GIS的电网发展规划系统 | 第64-74页 |
| 5．5 小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6．1 本文工作总结 | 第75页 |
| 6．2 研究展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间的科研工作及获奖情况 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
