基于混合蚁群算法的关联规则挖掘研究

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基于混合蚁群算法的关联规则挖掘研究

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基于混合蚁群算法的关联规则挖掘研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
1 绪论	第8-13页
· 课题研究背景及意义	第8-9页
· 国内外研究现状	第9-11页
· 主要研究内容	第11页
· 论文组织安排	第11-13页
2 相关关联规则挖掘算法分析	第13-22页
· Apriori算法	第13-15页
· 基于蚁群算法的关联规则挖掘	第15-17页
· 基于粒子群算法的关联规则挖掘	第17-19页
· 基于PSO-SA算法的关联规则挖掘	第19-21页
· 本章小结	第21-22页
3 混合蚁群粒子群算法	第22-39页
· 混合蚁群粒子群算法基本思想	第22-23页
· ACO-MPSO算法设计	第23-28页
· 数据预处理	第23-24页
· 最大频繁项集的挖掘	第24-27页
· 兴趣度引入	第27页
· 强关联规则的生成	第27-28页
· 实验分析	第28-38页
· 评价模型的建立	第28-29页
· 规则质量与综合评价函数值的计算	第29-30页
· ACO-MPSO算法参数的确定	第30-33页
· 实验结果及其分析	第33-38页
· 本章小结	第38-39页
4 基于ACO-MPSO算法的关联规则挖掘	第39-50页
· 数据预处理	第39页
· 关联规则挖掘过程	第39-44页
· 最大频繁项集的挖掘	第40-41页
· 强关联规则的生成	第41-42页
· 挖掘结果及其分析	第42-44页
· 基于ACO-PSO算法的关联规则挖掘准确性检验	第44-49页
· 准确性检验实验设计	第44-45页
· 实验结果及分析	第45-49页
· 本章小结	第49-50页
5 总结与展望	第50-52页
· 本文研究工作总结	第50页
· 工作展望	第50-52页
致谢	第52-53页
参考文献	第53-56页
附录	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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