| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·数据挖掘嵌入式微型系统的研究背景与现状 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘嵌入式微型系统的提出 | 第8页 |
| ·数据挖掘嵌入式微型系统的意义及应用 | 第8-9页 |
| ·本文研究内容及结构 | 第9-11页 |
| 第二章 数据挖掘与嵌入式技术 | 第11-21页 |
| ·嵌入式系统简介 | 第11-12页 |
| ·嵌入式系统的组成 | 第12-14页 |
| ·嵌入式操作系统 | 第14-16页 |
| ·嵌入式操作系统的选择 | 第14-15页 |
| ·Win CE概况 | 第15-16页 |
| ·Win CE的优点 | 第16页 |
| ·嵌入式系统的应用 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第18页 |
| ·数据挖掘的分类和技术 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第19-21页 |
| 第三章 关联规则与Apriori | 第21-28页 |
| ·关联规则 | 第21页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第21-22页 |
| ·Apriori算法 | 第22-26页 |
| ·Apriori算法的效率分析 | 第26-28页 |
| 第四章 数据挖掘微型系统设计与K-频繁关联规则分簇算法 | 第28-38页 |
| ·数据挖掘嵌入式微型系统硬件平台选择 | 第28-29页 |
| ·系统开发环境的选择 | 第29-30页 |
| ·数据挖掘系统设计原理与流程图 | 第30-32页 |
| ·K-频繁关联规则分簇算法的提出 | 第32-35页 |
| ·K-频繁关联规则分簇算法的基本思想 | 第32页 |
| ·K-频繁关联规则分簇算法 | 第32-34页 |
| ·K-频繁关联规则分簇算法的优点分析 | 第34页 |
| ·K-频繁关联规则分簇算法的时间复杂度 | 第34-35页 |
| ·K-频繁关联规则分簇算法的空间复杂度 | 第35页 |
| ·K-频繁关联规则分簇算法的程序 | 第35-38页 |
| 第五章 数据挖掘实验结果与算法性能评估 | 第38-46页 |
| ·数据预处理 | 第38页 |
| ·数据挖掘嵌入式微型系统实验介绍 | 第38-40页 |
| ·挖掘结果分析 | 第40-42页 |
| ·K-频繁关联规则分簇算法的性能评估 | 第42-44页 |
| ·数据挖掘嵌入式微型系统内存消耗评估 | 第44-46页 |
| 第六章 数据挖掘嵌入式微型系统实验结果的应用 | 第46-48页 |
| ·产品的关联规则应用 | 第46页 |
| ·关联规则的促销应用 | 第46页 |
| ·设计摆放位置 | 第46-48页 |
| 第七章 结论与展望 | 第48-50页 |
| ·论文总结 | 第48页 |
| ·数据挖掘嵌入式微型系统的展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |