| 摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·论文结构安排 | 第8页 |
| ·论文创新点 | 第8-10页 |
| 2 数据挖掘综述 | 第10-18页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的结构和过程 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的结构 | 第11页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第15页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘展望 | 第16-18页 |
| 3 关联规则挖掘及其现状分析 | 第18-24页 |
| ·关联规则的概念 | 第18-19页 |
| ·典型的关联规则挖掘方法-Apriori算法 | 第19-22页 |
| ·本人对 Apriori算法的看法 | 第22-24页 |
| 4 粗糙集理论 | 第24-34页 |
| ·集合、划分、分类和区分 | 第24-25页 |
| ·信息系统(Information System) | 第25-27页 |
| ·不可分辨关系与上、下近似集 | 第27-30页 |
| ·知识的依赖性和重要性 | 第30-32页 |
| ·知识的约简和核 | 第32-34页 |
| 5 基于粗糙集理论的关联规则的挖掘算法设计 | 第34-48页 |
| ·数据预处理 | 第35-37页 |
| ·数据缺失值的处理 | 第35-36页 |
| ·属性的离散化和泛化 | 第36-37页 |
| ·属性约简及其算法改进 | 第37-42页 |
| ·基本算法 | 第38-39页 |
| ·基于差别矩阵和逻辑运算的约简算法 | 第39-40页 |
| ·一种启发式改进算法 | 第40-42页 |
| ·一种关联规则的挖掘算法设计 | 第42-48页 |
| ·算法相关概念 | 第42-43页 |
| ·算法原理 | 第43-45页 |
| ·算法 | 第45-48页 |
| 6 系统设计与实现 | 第48-60页 |
| ·系统背景 | 第48页 |
| ·系统需求分析 | 第48-49页 |
| ·系统设计 | 第49-52页 |
| ·系统总体设计 | 第49-50页 |
| ·功能设计 | 第50-52页 |
| ·系统的实现 | 第52-54页 |
| ·软件设计 | 第52-53页 |
| ·系统的接口 | 第53-54页 |
| ·主要程序的代码实现 | 第54页 |
| ·水土流失方案分析 | 第54-60页 |
| ·数据准备 | 第54-57页 |
| ·系统挖掘结果 | 第57-58页 |
| ·结果分析 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 在读期间科研成果简介 | 第66-67页 |
| 附表 | 第67-68页 |
| 附录 | 第68-76页 |