| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 图表清单 | 第9-11页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 机场周围噪声分布状况的研究 | 第14-15页 |
| 1.2.2 机场噪声预测 | 第15-16页 |
| 1.2.3 关联规则 | 第16-17页 |
| 1.3 主要工作及论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第19-30页 |
| 2.1 关联规则的基本概念 | 第19-20页 |
| 2.1.1 关联规则的定义 | 第19页 |
| 2.1.2 关联规则的分类 | 第19-20页 |
| 2.2 关联规则的研究现状 | 第20页 |
| 2.3 关联规则的挖掘算法 | 第20-28页 |
| 2.3.1 Apriori 算法 | 第20-23页 |
| 2.3.2 由频繁项集产生关联规则 | 第23-24页 |
| 2.3.3 提高 Apriori 算法的效率 | 第24-25页 |
| 2.3.4 Fp-growth 算法 | 第25-28页 |
| 2.4 灰色关联度分析法 | 第28-30页 |
| 2.4.1 灰色关联度的概念 | 第28页 |
| 2.4.2 灰色关联度算法模型 | 第28-30页 |
| 第三章 机场噪声监测点噪声值的灰色关联度分析 | 第30-41页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 灰色关联度分析法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 原始数据的预处理 | 第31-32页 |
| 3.2.2 分析模型的建立 | 第32-33页 |
| 3.2.3 计算关联度 | 第33页 |
| 3.2.4 排关联度 | 第33页 |
| 3.3 机场噪声监测点数据集的影响因素 | 第33-37页 |
| 3.4 机场噪声监测点噪声值的灰色关联度分析 | 第37-40页 |
| 3.4.1 确定参考序列 | 第38页 |
| 3.4.2 无量纲化 | 第38-39页 |
| 3.4.3 计算两级最大差和两级最小差 | 第39页 |
| 3.4.4 计算关联度 | 第39-40页 |
| 3.4.5 比较和排序 | 第40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 机场噪声多监测点噪声值关联规则挖掘 | 第41-57页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 关联规则挖掘 | 第41-43页 |
| 4.2.1 关联规则 | 第41-42页 |
| 4.2.2 Apripri 算法及其不足 | 第42-43页 |
| 4.3 ATNSOA-Apriori 算法 | 第43-49页 |
| 4.3.1 基于密度的聚类算法----DENCLUE 算法 | 第43-44页 |
| 4.3.2 改进的爬山算法 | 第44-46页 |
| 4.3.3 数据预处理 | 第46-49页 |
| 4.3.4 机场噪声监测点噪声值关联规则挖掘 | 第49页 |
| 4.4 关联规则生成数量的回归分析 | 第49-53页 |
| 4.4.1 回归方程的设计 | 第50-51页 |
| 4.4.2 回归效果检验 | 第51-52页 |
| 4.4.3 显著性检验 | 第52-53页 |
| 4.4.4 回归方程预测关联规则数量 | 第53页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 5.1 本文的工作总结 | 第57页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第64页 |