基于粒计算与完全图的关联规则算法研究

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声明

第1章绪论

1.1课题的研究现状及存在的问题

1.1.1国内外研究现状

1.1.2存在的问题

1.2本文的主要工作

1.3引入算法价值评估的意义

1.4本文组织结构

第2章关联规则概述

2.1关联规则中的基本定义

2.2关联规则的种类

2.3关联规则挖掘步骤

2.4关联规则挖掘算法

2.4.1 Apriori算法

2.4.2 FP-树频集算法

2.4.3频集算法的优化算法

2.5关联规则算法的研究方向

2.6关联规则的发展方向

本章小结

第3章基于粒计算与完全图的关联规则挖掘算法

3.1粒计算理论

3.1.1粒计算的基本概念

3.1.2词计算理论

3.1.3 Rough集理论

3.1.4粒化模型

3.2算法中的定义和性质

3.3基于完全图的划分挖掘区域的方法

3.3.1传统算法挖掘区域的缺点

3.3.2基于完全图的划分挖掘区域的方法

3.4基于粒计算与完全图的关联规则挖掘

3.4.1算法思想

3.4.2算法描述

3.4.3 GRC_G算法的应用实例

3.5 GRC_G算法与其他算法的性能比较

本章小结

第4章基于粒计算与完全图的双向关联规则提取算法

4.1定义和性质

4.2算法思想和描述

4.2.1算法思想

4.2.2算法描述

4.3性能测试

本章小结

第5章基于粒计算与完全图的多维关联规则挖掘

5.1概念和定义

5.2算法思想及描述

5.2.1算法思想

5.2.2算法描述

5.3应用实例

5.4算法性能测试

本章小结

第6章本文改进算法在中医方剂中的应用初探

6.1中医药数据库简介

6.2中医方剂简介

6.3本文改进算法在方剂中的应用初探

6.3.1方剂数据库设计

6.3.2实验环境

6.3.3用T_GRC_G算法挖掘药对

6.3.4用MD_GRC_G算法挖掘药物和功效之间的关联规则

本章小结

总结和展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间的科研情况