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致谢
1引言
1.1论文研究的目的和意义
1.2国内外研究现状
1.2.1关联规则算法的研究现状
1.2.2隧道病害防治工作的研究现状
2数据挖掘理论介绍
2.1数据挖掘的本质
2.2数据挖掘所发现的知识
2.3数据挖掘分类与方法
2.4关联规则算法描述
2.4.1基本概念与定理
2.4.2关联规则分类
2.5 Apriori算法
2.6 FP-growth算法
2.7多支持度关联规则算法
2.7.1 MSApriori算法的意义
2.7.2 MSApriori算法描述
2.7.3 CFP-growth算法
3多支持度关联规则的优化算法
3.1优化算法描述
3.1.1基础理论
3.1.2优化算法DPCFP-growth算法总体描述
3.1.3数据库划分模块
3.1.4求得局部频繁模式集模块
3.1.5求得全局频繁模式模块
3.2 DPCFP-growth算法的正确性及其优势
3.3 DPCFP-growth算法对铁路隧道病害数据进行挖掘
3.3.1数据准备
3.3.2数据选择
3.4.3数据转换
3.3.4确定KDD的目标
3.3.5确定知识发现算法
3.3.6数据挖掘
3.3.7知识评价
4铁路隧道决策支持系统的实施
4.1铁路隧道决策支持系统需求分析
4.1.1系统的开发目的
4.1.2系统需求分析
4.2系统功能设计
4.3开发模式选择
4.4系统开发技术
4.5系统的模块设计与实现
4.5.1系统登录界面
4.5.2系统用户管理模块
4.5.3查询模块
4.5.4数据挖掘模块
4.5.5安全评定模块
4.5.6决策支持模块
4.6系统特点
结论
参考文献
附录:隧道决策支持系统中DPCFP-growth算法的JAVA源程序
作者简历