数量关联规则挖掘的研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·背景 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外研究及应用现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究及应用现状 | 第10页 |
| ·本课题的工程背景及选题意义 | 第10页 |
| ·本文内容及组织结构 | 第10-12页 |
| 第2章 数据挖掘 | 第12-20页 |
| ·数据挖掘的技术背景 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13页 |
| ·数据挖掘主要的技术方法 | 第13-16页 |
| ·人工神经网络 | 第14页 |
| ·遗传算法 | 第14-15页 |
| ·关联分析 | 第15页 |
| ·决策树方法 | 第15页 |
| ·序列模式分析 | 第15-16页 |
| ·分类分析 | 第16页 |
| ·聚类分析 | 第16页 |
| ·数据挖掘的一般步骤 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的应用与面临的挑战 | 第18-20页 |
| 第3章 关联规则挖掘算法的研究探索 | 第20-40页 |
| ·关联规则 | 第20-24页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第20-21页 |
| ·关联规则概念解释 | 第21-23页 |
| ·关联规则的类型 | 第23-24页 |
| ·关联规则挖掘的过程 | 第24页 |
| ·数量关联规则挖掘 | 第24-27页 |
| ·数量关联规则挖掘介绍 | 第24-25页 |
| ·数量关联规则的分类 | 第25-26页 |
| ·数量关联规则挖掘的一般步骤 | 第26页 |
| ·数量关联规则挖掘的一些问题 | 第26-27页 |
| ·关联规则的经典算法 | 第27-29页 |
| ·算法原理 | 第27-28页 |
| ·算法性能分析及改进研究 | 第28-29页 |
| ·基于布尔矩阵的TB-SCM算法分析改进 | 第29-40页 |
| ·算法介绍 | 第29页 |
| ·生成矩阵 | 第29-31页 |
| ·生成频繁项集 | 第31-38页 |
| ·生成关联规则 | 第38-40页 |
| 第4章 关联规则改进算法在天气预报中的应用探索 | 第40-58页 |
| ·天气预报 | 第40页 |
| ·大气及大气科学 | 第40-44页 |
| ·气压 | 第40-41页 |
| ·云的相关知识 | 第41-42页 |
| ·气温 | 第42页 |
| ·大气湿度 | 第42-43页 |
| ·风 | 第43-44页 |
| ·天气预测挖掘应用 | 第44-55页 |
| ·数据准备 | 第44-45页 |
| ·数据选取、清洗 | 第45页 |
| ·数据处理 | 第45-48页 |
| ·关联规则挖掘 | 第48-52页 |
| ·生成预测规则 | 第52-53页 |
| ·预测天气 | 第53-55页 |
| ·分析挖掘结果 | 第55-58页 |
| ·天气 | 第56页 |
| ·气温 | 第56-57页 |
| ·风力 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
