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第1章绪论
1.1数据挖掘技术的产生
1.2数据挖掘的重要性
1.3国内外数据挖掘技术研究现状
1.4目前数据挖掘的实际应用范围
1.4.1金融方面
1.4.2客户关系管理方面
1.4.3零售业/市场营销方面
1.4.4过程控制/质量监督保证方面
1.4.5远程通讯部门
1.4.6化学/气象等行业
1.4.7军事方面
1.5本课题的意义
1.6本课题研究的主要内容
第2章数据挖掘中的关联规则
2.1数据挖掘技术的功能和分类
2.1.1数据挖掘的功能
2.1.2数据挖掘的分类
2.2数据挖掘过程
2.2.1问题定义
2.2.2数据收集和数据预处理
2.2.3数据挖掘算法执行
2.2.4结果解释和评估
2.3数据挖掘中的常用技术
2.3.1传统主观导向系统
2.3.2传统统计分析
2.3.3神经元网络(NN)技术
2.3.4决策树
2.3.5进化式程序设计
2.3.6基于事例的推理方法
2.3.7遗传算法
2.3.8非线性回归方法
2.4数据的采样
2.4.1数据挖掘不同领域中的采样
2.4.2数掘挖掘中的采样方法
2.5数据挖掘中的数据预处理
2.5.1数据挖掘中数据预处理的必要性
2.5.2数据预处理的基本功能
2.5.3预处理的主要方法
2.6数据挖掘中的关联规则
2.6.1概述
2.6.2单维布尔关联规则挖掘
2.6.3挖掘多层次关联规则
2.6.4多维关联规则的挖掘
第3章数据挖掘技术在活性炭纤维性能分析中的应用
3.1再生对活性炭纤维性能影响的预测模型建立
3.2数据挖掘方法的选择及数据挖掘目标
3.2.1数据挖掘方法的选择
3.2.2数据挖掘目标
3.3数据采样
3.4数据预处理
3.4.1数据的应用变换
3.4.2数据的精简
3.5多维关联规则中量化属性处理
3.5.1确定离散区间
3.5.2对属性值进行替换
3.6关联规则数据挖掘
3.6.1对整理之后的数据求取频繁集
3.6.2由频繁谓词集产生关联规则
3.6.3多维关联规则的计算机实现
2.6.4结论与讨论
参考文献
致谢
