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前言1

第1章 数据挖掘综述1

1.1 数据挖掘的研究历史和现状1

1.2 数据挖掘定义2

1.2.1 技术角度的定义2

1.2.2 商业角度的定义3

1.2.3 数据挖掘与传统分析方法的区别3

1.2.4 数据挖掘和数据仓库4

1.2.5 数据挖掘和在线分析处理4

1.2.6 数据挖掘、机器学习和统计5

1.2.7 软硬件发展对数据挖掘的影响5

1.3 数据挖掘研究内容6

1.3.1 数据挖掘所发现的知识6

1.3.2 数据挖掘的功能7

1.3.3 数据挖掘常用技术8

1.3.4 数据挖掘中的数据仓库16

1.4 数据挖掘系统工作原理19

1.4.1 数据挖掘系统结构19

1.4.2 数据挖掘流程22

1.5 小结24

习题124

第2章 从数理统计到数据挖掘25

2.1 数理统计与数据挖掘的关系25

2.1.1 数理统计的性质25

2.1.2 数据挖掘的性质27

2.1.3 从数理统计到数据挖掘28

2.2 数理统计与数据库技术的结合29

2.3 回归分析的基本概念30

2.4 线性回归方程32

2.5 线性相关的显著性检验33

2.5.1 线性回归的方差分析33

2.5.2 相关系数的显著性检验35

2.6 非线性回归分析36

2.6.1 化非线性回归为线性回归36

2.6.2 多项式回归37

2.7 多元线性回归分析37

2.7.1 多元线性回归方程37

2.7.2 多元线性回归的方差分析38

2.8 一般情况下的回归分析40

2.8.1 一般情况下的回归方程40

2.8.2 一般情况下的参数估计41

2.9 逐步回归分析的软件设计41

2.10 锻模设计准则的制定42

2.10.1 研究的内容42

2.10.2 资料收集与数据处理42

2.10.3 飞边尺寸设计准则的制定44

2.10.4 飞边金属消耗设计准则的制定47

2.11 小结50

习题250

第3章 语义网络挖掘及其应用53

3.1 语义网络概念53

3.1.1 概述53

3.1.2 知识的表示53

3.1.3 搜索原理56

3.1.4 语义网络及其特性58

3.1.5 语义网络的推理及其特点64

3.2 语义网络挖掘原理67

3.2.1 概述67

3.2.2 归纳学习中的实例学习69

3.2.3 类比学习70

3.3 基于AutoCAD的注塑模架设计专家系统71

3.3.1 注塑模架设计专家系统总体方案设计71

3.3.2 模架设计专家系统的组成75

3.3.3 系统模架生成模块的设计84

3.3.4 系统数据库模块的设计89

3.3.5 注塑模架CAD设计系统的实现96

3.4 小结100

习题3101

第4章 智能体挖掘及其应用104

4.1 智能体概念104

4.1.1 概述104

4.1.2 分布式问题求解104

4.1.3 面向对象表示法105

4.1.4 智能体及其特性110

4.1.5 一种复合式智能体结构111

4.1.6 智能体的协调与协作112

4.2 智能体挖掘原理113

4.2.1 概述113

4.2.2 对多智能体系统建模113

4.2.3 学习算法的收敛性证明115

4.2.4 结论116

4.3 基于智能对象和模糊推理的注塑模普通浇注系统116

4.3.1 普通浇注系统模糊规则的提取116

4.3.2 注塑模普通浇注系统的设计及实现118

4.3.3 系统设计实例136

4.4 小结142

习题4142

第5章 分类挖掘及其应用144

5.1 分类概念144

5.1.1 概述144

5.1.2 分类预处理145

5.2 分类挖掘算法146

5.2.1 决策树分类146

5.2.2 贝叶斯分类147

5.2.3 基于关联规则分类148

5.2.4 基于数据库技术分类148

5.2.5 基于支持向量机分类149

5.2.6 基于AIS模型分类算法149

5.3 人工免疫算法及其在故障诊断中的应用150

5.3.1 人工免疫算法150

5.3.2 基于否定选择算法的故障诊断方法160

5.3.3 基于克隆变异机理的故障诊断方法研究170

5.4 小结176

习题5177

第6章 预测挖掘及其应用179

6.1 预测概念179

6.1.1 概述179

6.1.2 预测的步骤179

6.2 预测挖掘算法180

6.2.1 技术（统计）预测180

6.2.2 信息预测183

6.2.3 拟合预测185

6.2.4 传统预测方法之比较186

6.2.5 智能预测方法187

6.3 基于遗传算法的模糊优化算法及其在预测挖掘中的应用187

6.3.1 模糊优化理论与方法187

6.3.2 基于遗传算法的模糊优化系统200

6.3.3 模糊优化算法在预测挖掘中的应用215

6.4 小结236

习题6239

第7章 复杂类型数据挖掘及其应用241

7.1 数据挖掘未来研究方向241

7.2 复杂类型数据挖掘241

7.2.1 网站数据挖掘（Websitedatamining）241

7.2.2 文本数据挖掘（Textualmining）249

7.2.3 语音数据挖掘252

7.2.4 空间数据挖掘263

7.2.5 图像数据挖掘270

7.3 数据挖掘应用272

7.3.1 超市布局272

7.3.2 客户关系管理272

7.3.3 天文数据分析274

7.3.4 欺诈甑别275

7.4 数据挖掘的技术、经济及社会因素275

7.5 小结276

习题7276

参考文献280