| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究目的与意义 | 第12页 |
| ·研究现状与发展趋势 | 第12-17页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·发展趋势 | 第14-17页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| 2 知识发现相关理论 | 第18-37页 |
| ·知识发现 | 第18-23页 |
| ·知识发现的基本过程 | 第18-19页 |
| ·知识发现的基本任务 | 第19-21页 |
| ·知识发现的对象 | 第21-23页 |
| ·知识发现与创新 | 第23页 |
| ·知识发现与数据挖掘 | 第23-26页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第23-25页 |
| ·数据挖掘与知识发现的关系 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘与数据仓库、联机分析处理及统计分析 | 第26-28页 |
| ·数据挖掘与数据仓库 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘与联机分析处理 | 第27页 |
| ·数据挖掘与统计分析 | 第27-28页 |
| ·知识发现的方法 | 第28-31页 |
| ·统计分析方法 | 第28页 |
| ·决策树方法 | 第28-29页 |
| ·关联规则方法 | 第29页 |
| ·粗糙集方法 | 第29页 |
| ·模糊集方法 | 第29-30页 |
| ·神经网络方法 | 第30页 |
| ·遗传算法 | 第30-31页 |
| ·知识发现系统 | 第31-34页 |
| ·知识发现的应用 | 第34-37页 |
| ·商业/零售业 | 第34页 |
| ·金融银行业 | 第34页 |
| ·电信业 | 第34页 |
| ·生物医学 | 第34-35页 |
| ·农业 | 第35-36页 |
| ·其它方面 | 第36-37页 |
| 3 数据预处理方法 | 第37-51页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·数据预处理的主要任务 | 第37-39页 |
| ·资料集成 | 第37-38页 |
| ·数据清洗 | 第38页 |
| ·数据转换 | 第38-39页 |
| ·缺失值处理 | 第39-47页 |
| ·缺失值的定义与分类 | 第39-40页 |
| ·缺失值的产生原因 | 第40页 |
| ·缺失值的处理方法 | 第40-41页 |
| ·基于正态模拟的连续型数据缺失值处理 | 第41-45页 |
| ·基于随机数的离散型数据缺失值处理 | 第45-47页 |
| ·连续数据离散化处理 | 第47-51页 |
| ·离散化的定义 | 第47页 |
| ·离散化的方法 | 第47-48页 |
| ·基于语义的数据离散化 | 第48-51页 |
| 4 关联规则挖掘方法 | 第51-68页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·关联规则理论 | 第51-59页 |
| ·关联规则的有关定义 | 第51-54页 |
| ·关联规则的分类 | 第54-55页 |
| ·关联规则相关的几个性质 | 第55-58页 |
| ·关联规则的评价 | 第58-59页 |
| ·关联规则的理论基础 | 第59页 |
| ·关联规则算法 | 第59-68页 |
| ·Apriori算法 | 第59-62页 |
| ·Apriori的改进算法 | 第62-64页 |
| ·基于 SQL的 Apriori改进算法 | 第64-68页 |
| 5 国家作物种质资源数据库知识发现系统 | 第68-84页 |
| ·国家作物种质资源数据库知识发现系统总体设计 | 第68-69页 |
| ·国家作物种质资源数据库知识发现系统原型实现 | 第69-70页 |
| ·大豆种质资源数据的知识发现 | 第70-84页 |
| ·大豆粗蛋白与粗脂肪含量的关联规则挖掘 | 第70-75页 |
| ·大豆脂肪酸含量的关联规则挖掘 | 第75-77页 |
| ·大豆抗旱性的关联规则挖掘 | 第77-81页 |
| ·大豆线虫抗性的关联规则挖掘 | 第81-84页 |
| 6 总结与讨论 | 第84-86页 |
| ·总结全文 | 第84页 |
| ·讨论 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-95页 |
| 附录 | 第95-106页 |
| 附录A 基于SQL的关联规则生成算法 | 第95-99页 |
| 附录B 基于国家作物种质资源数据库的知识发现系统介绍 | 第99-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 作者简介 | 第107页 |