模糊关联规则挖掘及在工业数据中的应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 图目录 | 第9-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 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 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 2 关联规则挖掘算法 | 第17-30页 |
| 2.1 数据挖掘的基本过程 | 第17-18页 |
| 2.2 关联规则描述 | 第18-21页 |
| 2.2.1 关联规则的形式化定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 关联规则分类 | 第20-21页 |
| 2.3 经典的关联规则挖掘方法 | 第21-25页 |
| 2.3.1 Apriori 算法挖掘过程 | 第21-23页 |
| 2.3.2 对 Apriori 算法的改进 | 第23-25页 |
| 2.4 模糊关联规则 | 第25-28页 |
| 2.4.1 模糊集合理论 | 第25-27页 |
| 2.4.2 模糊理论与关联规则 | 第27-28页 |
| 2.5 模糊关联规则挖掘框架 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于模糊聚类的关联规则挖掘 | 第30-42页 |
| 3.1 模糊聚类算法 | 第30-33页 |
| 3.1.1 聚类算法描述 | 第30-32页 |
| 3.1.2 聚类方法分类 | 第32-33页 |
| 3.2 常用聚类算法 | 第33-36页 |
| 3.2.1 K 均值聚类 | 第33-34页 |
| 3.2.2 FCM 算法 | 第34-36页 |
| 3.3 模糊聚类算法及改进 | 第36-39页 |
| 3.3.1 初始聚类中心优化 | 第36-38页 |
| 3.3.2 基于模糊聚类的关联规则挖掘 | 第38-39页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 模糊关联规则挖掘在工业数据中的应用 | 第42-47页 |
| 4.1 应用系统简介 | 第42-43页 |
| 4.2 问题描述及分析 | 第43-44页 |
| 4.3 关联规则挖掘及解释 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 工作总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 工作总结 | 第47页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 个人简历、攻读学位期间研究成果 | 第53页 |
