【摘 要】
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随着信息技术的发展,数据挖掘技术得到了广泛的关注。在很多研究领域中,关联规则挖掘是数据挖掘中比较重要和活跃的研究方法之一,对它进行深入研究不仅有重要的理论意义,而且
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随着信息技术的发展,数据挖掘技术得到了广泛的关注。在很多研究领域中,关联规则挖掘是数据挖掘中比较重要和活跃的研究方法之一,对它进行深入研究不仅有重要的理论意义,而且有着重要的应用价值。关联规则数据挖掘最早于1993年由Agrawal等人提出,最初是针对购物篮分析问题提出的,以分析事务数据库中项与项之间联系为目标,后来的研究者们对问题原型进行多方面的改进和扩充。目前,关联规则挖掘技术已经被应用到商业、电信、金融、农业、医疗等领域,并取得了良好的效果。本文的主要工作是：1、在对模糊关联规则挖掘问题研究和总结的基础上,对现有的关联规则挖掘模型进行了分类,深入地分析和探讨了一些典型的模糊关联规则挖掘模型。并指出了模糊关联规则挖掘问题存在的不足之处。2、针对模糊关联规则数量问题,提出了一种新的支持度定义形式(引入调控因子α),建立了规则兴趣性度量框架,构造了一个新的模糊关联规则挖掘模型。3、结合布尔型关联规则的生成算法,在此基础上提出了一种新的模糊关联规则挖掘算法。4、结合民航机场建设之前对若干预选站址所要进行的电磁环境评价这一实际案例,提出一种基于模糊关联规则理论的评价电磁环境的新方法。
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