| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究目的 | 第8-9页 |
| ·研究方法 | 第9-10页 |
| ·论文结构框架 | 第10-12页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第12-20页 |
| ·什么是数据挖掘 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘分类 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘技术方法 | 第15页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的内容和本质 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的主要问题 | 第18页 |
| ·数据挖掘的社会影响和发展趋势 | 第18-20页 |
| 第三章 基于改进的BP神经网络的彩信指标预测模型 | 第20-32页 |
| ·改进的BP神经网络 | 第20-26页 |
| ·改进的混沌粒子群算法 | 第20-24页 |
| ·混沌粒子群算法优化前向神经网络 | 第24-26页 |
| ·基于改进的BP神经网络的彩信指标预测模型 | 第26-28页 |
| ·实例分析 | 第28-32页 |
| ·网络训练 | 第28-30页 |
| ·预测结果 | 第30-31页 |
| ·营销应用 | 第31-32页 |
| 第四章 基于模糊聚类分析的彩信客户分类模型 | 第32-42页 |
| ·模糊聚类分析简介 | 第33-35页 |
| ·基于模糊聚类分析的彩信客户分类模型 | 第35-42页 |
| ·影响彩信客户分类管理的评价指标 | 第35-37页 |
| ·基于模糊聚类分析的彩信客户分类的计算流程 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-39页 |
| ·营销应用 | 第39-42页 |
| 第五章 面向数据业务网络质量客户感知的TSPA网络质量提升模型 | 第42-54页 |
| ·TSPA模型 | 第43-47页 |
| ·TSPA模型简介 | 第43-45页 |
| ·TSPA模型构建技术 | 第45-47页 |
| ·面向数据业务网络质量客户感知的TSPA网络质量提升模型 | 第47-50页 |
| ·实验结果 | 第50-54页 |
| 第六章 应用展望 | 第54-57页 |
| ·成果总结 | 第54页 |
| ·研究展望 | 第54-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |