基于压缩矩阵的关联规则挖掘算法研究及其应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·数据挖掘研究综述 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘过程描述 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘未来研究方向 | 第11-13页 |
| ·关联规则挖掘研究综述 | 第13-16页 |
| ·关联规则挖掘基本思想 | 第13-14页 |
| ·关联规则挖掘研究内容及现状 | 第14-16页 |
| ·复杂工业过程数据挖掘的特点 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 数据预处理技术 | 第19-28页 |
| ·数据预处理的基本内容 | 第19-24页 |
| ·数据清洗 | 第19-21页 |
| ·数据集成 | 第21页 |
| ·数据变换 | 第21-23页 |
| ·数据规约 | 第23-24页 |
| ·连续属性离散化 | 第24-27页 |
| ·离散化问题概述 | 第24-25页 |
| ·基于属性重要性的离散化方法 | 第25-26页 |
| ·基于信息熵的离散化方法 | 第26-27页 |
| ·基于聚类的离散化方法 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 关联规则挖掘算法研究 | 第28-38页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第28-29页 |
| ·关联规则挖掘基本框架 | 第29-32页 |
| ·找出所有频繁项集 | 第29页 |
| ·产生关联规则 | 第29-32页 |
| ·经典频繁项目集挖掘算法—APRIORI 算法 | 第32-36页 |
| ·Apriori 算法的基本思想 | 第32页 |
| ·Apriori 算法描述 | 第32-34页 |
| ·实例分析 | 第34-35页 |
| ·Apriori 算法评估 | 第35-36页 |
| ·几种APRIORI 算法的改进算法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于压缩矩阵的关联规则挖掘算法研究 | 第38-43页 |
| ·压缩矩阵改进算法思想 | 第38页 |
| ·压缩矩阵相关定义与定理 | 第38-39页 |
| ·CMAPRIORI 算法具体描述 | 第39-40页 |
| ·CMAPRIORI 算法实例分析 | 第40-41页 |
| ·CMAPRIORI 算法理论分析 | 第41页 |
| ·CMAPRIORI 算法试验仿真 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 关联规则挖掘在回转窑控制系统中的应用 | 第43-54页 |
| ·回转窑生产氧化铝概况 | 第43-46页 |
| ·回转窑实时控制系统概述 | 第46-49页 |
| ·关联规则提取 | 第49-51页 |
| ·实践应用 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 附录 B 攻读学位期间参研项目 | 第62页 |
