基于杂交水稻算法的关联规则挖掘应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 关联规则研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 进化计算在关联规则优化中的应用 | 第10-11页 |
| 1.2.3 Hadoop技术研究现状 | 第11页 |
| 1.3 论文研究内容和主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构组织 | 第12-13页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第13-35页 |
| 2.1 数据挖掘简介 | 第13-15页 |
| 2.1.1 数据挖掘的任务 | 第13-14页 |
| 2.1.2 数据挖掘的过程 | 第14-15页 |
| 2.2 关联规则简介 | 第15-18页 |
| 2.2.1 关联规则的概念 | 第15-16页 |
| 2.2.2 关联规则的分类 | 第16-17页 |
| 2.2.3 关联规则的应用 | 第17-18页 |
| 2.3 Apriori算法介绍 | 第18-21页 |
| 2.3.1 Apriori算法描述 | 第18-20页 |
| 2.3.2 Apriori算法优化策略 | 第20-21页 |
| 2.4 Hadoop系统及组件简介 | 第21-26页 |
| 2.4.1 MapReduce并行计算框架 | 第22-24页 |
| 2.4.2 分布式文件系统HDFS | 第24-25页 |
| 2.4.3 分布式数据库管理系统HBase | 第25-26页 |
| 2.5 杂交水稻算法 | 第26-34页 |
| 2.5.1 杂交水稻育种的基本概念 | 第26-27页 |
| 2.5.2 “三系法”杂交水稻算法描述 | 第27-29页 |
| 2.5.3 “三系法”杂交水稻算法 | 第29-33页 |
| 2.5.4 “三系法”寻优策略分析 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于杂交水稻算法的关联规则挖掘 | 第35-46页 |
| 3.1 编码与适应度函数构造 | 第36-37页 |
| 3.1.1 二进制转换 | 第36页 |
| 3.1.2 适应度函数构造 | 第36-37页 |
| 3.2 杂交水稻算法挖掘关联规则 | 第37-39页 |
| 3.3 实验与仿真 | 第39-42页 |
| 3.4 杂交水稻算法与其他算法的比较 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 并行化杂交水稻算法的关联规则挖掘 | 第46-54页 |
| 4.1 并行化杂交水稻算法描述 | 第46-48页 |
| 4.2 并行化杂交水稻算法的关联规则挖掘 | 第48-50页 |
| 4.3 实验与仿真 | 第50-53页 |
| 4.3.1 实验环境介绍 | 第50-51页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录：攻读硕士期间发表的论文 | 第60页 |
