金融危机和欧洲债务危机的出现严重影响了我国低端出口制造业，通过发展战略性新兴产业升级我国产业结构、拉动内需的战略需求迫在眉睫。因地制宜的进行产业的识别可以避免各地产业选择的雷同、资源投入的重复；层次分明的产业布局可以通过资金、科技、人才资源要素的整合提高资源利用效率、科技创新力。采用知识发现的数据挖掘能力，可以识别出潜在的、新兴的产业，亦可对战略性新兴产业进行客观的布局指导。因此，采用知识发现进行产业的识别与布局对战略性新兴产业的发展有着重要作用。论文分析了以金融危机、“十二五”规划为主的选题背景，探讨了选题的理论及现实研究意义，针对研究的主要内容给出了论文的技术路线图。论文还对战略性新兴产业基础理论和知识发现相关理论进行了整理、归纳，这对后文的指标选择和模型确定有着一定的指导性。论文以知识发现为视角研究战略性新兴产业的核心内容为：识别与布局。在战略性新兴产业识别方面，设计了基于相关产业差异特征和技术-经济范式背景下的指标体系，采用关联规则技术建立了战略性新兴产业多维数量关联规则模型；产业布局方面，首先根据技术-经济范式背景下的产业集群演变，推导出了战略性新兴产业由产业聚类到产业集群发展的重要性，然后通过对聚类技术方法的辨析，选择系统聚类-Q聚类方法建立了聚类布局模型。知识发现模型建立完毕后，本文以长三角洲地区制造业为例，搜集指标数据，对战略性新兴产业的识别与布局作了实证分析。文末，针对我国战略性新兴产业发展所遇到的问题，提出了微观至宏观层面的政策建议。论文以知识发现为创新视角，为区域的战略性新兴产业选择和布局提供了科学的技术方法，以期达到指导区域科学地、因地制宜地选择和培育新兴产业，避免走入区域产业结构雷同、资源浪费的误区。