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数据挖掘技术在中小城市交通事故分析中的应用研究
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数据挖掘技术在中小城市交通事故分析中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-10 页
第一章 绪论第10-15 页
　　· 中小城市交通的特点和问题第10 页
　　· 中小城市交通事故国内外研究现状第10-11 页
　　· 系统开发的必要性第11-12 页
　　· 采用数据挖掘技术的意义第12-13 页
　　· 论文的主要内容第13 页
　　· 本文的结构第13-15 页
第二章 数据挖掘简介第15-29 页
　　· 数据挖掘的概念第15 页
　　· 数据挖掘发展现状第15-16 页
　　· 数据挖掘的方法第16-17 页
　　· 数据挖掘的过程第17-18 页
　　· 关联规则挖掘第18-21 页
　　　　· 关联规则的算法及演化第18-21 页
　　　　· 多维多层的关联规则第21 页
　　· 聚类分析概述第21-23 页
　　· 数据预处理第23-26 页
　　　　· 数据预处理基本过程第23-24 页
　　　　· 数据转换与清理第24-25 页
　　　　· 数据集成第25 页
　　　　· 数据变换第25 页
　　　　· 数据归约第25-26 页
　　· 数据挖掘应用和存在问题第26-28 页
　　本章小结第28-29 页
第三章 需求分析与系统设计第29-37 页
　　· 交通事故分析系统的需求分析第29-31 页
　　　　· 需求分析第29 页
　　　　· 交通事故趋势第29-30 页
　　　　· 项目内容第30-31 页
　　· 系统设计第31-36 页
　　　　· 系统结构第31-33 页
　　　　· 系统功能设计第33-35 页
　　　　· 系统实施方案第35-36 页
　　　　· 数据库设计第36 页
　　· 系统配置第36 页
　　本章小结第36-37 页
第四章 交通事故的聚类分析第37-44 页
　　· 用于聚类分析的数据预处理第37-38 页
　　　　· 数据清理方法第37 页
　　　　· 噪声数据方法第37-38 页
　　　　· 数据归约方法第38 页
　　· 基于属性聚类的应用第38-43 页
　　　　· 单属性聚类分析第40-41 页
　　　　· 多属性聚类分析第41-43 页
　　本章小结第43-44 页
第五章 交通事故的关联规则发现第44-51 页
　　· Apriori算法介绍第44 页
　　· 经典的发现频繁项目集算法第44-45 页
　　· 关联规则生成算法第45-47 页
　　· 算法改进思想第47-49 页
　　· 改进的Apriori算法正确性证明第49-50 页
　　本章小结第50-51 页
第六章 中小城市交通事故分析系统的实现第51-61 页
　　· 聚类分析的实现第51-55 页
　　　　· 实现的关键技术第51-54 页
　　　　· 聚类分析的实现第54-55 页
　　· 关联规则的实现第55-60 页
　　· 挖掘工作的指导意义第60 页
　　本章小结第60-61 页
总结和展望第61-62 页
参考文献第62-65 页
致谢第65 页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。
 
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