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数据挖掘在机械制造业外购件供应系统的应用

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-9页
1 绪  论第9-18页
   ·选题的意义第9-10页
   ·数据挖掘技术产生的背景第10-11页
     ·什么是数据挖掘第10-11页
     ·数据挖掘产生的必然性第11页
   ·数据挖掘的研究对象及目前的研究情况第11-12页
     ·数据挖掘的研究对象第11页
     ·国外数据挖掘研究情况第11页
     ·国内数据挖掘研究情况第11-12页
   ·数据挖掘的应用领域以及发展情况第12-14页
   ·数据挖掘与人工智能和统计学第14页
   ·现有的数据挖掘系统第14-16页
   ·数据挖掘未来的发展方向第16页
   ·论文的主要研究内容和结构安排第16-18页
2 面向机械制造业的数据挖掘第18-26页
   ·机械制造业的企业信息化第18页
   ·机械制造业信息化剖析第18-21页
   ·用信息技术提高机械制造业管理水平第21-22页
   ·企业信息化中的数据挖掘第22-26页
     ·数据仓库(DW)、商务智能(BI)和知识发现(KDD)的关系第22-23页
     ·数据挖掘在ERP的各个方面的应用价值第23-26页
3 数据挖掘技术概述第26-39页
   ·数据挖掘的内容和实质第26-27页
   ·数据挖掘系统的体系结构第27页
   ·数据挖掘过程的步骤第27-30页
   ·数据挖掘的主要模式第30-37页
     ·模式的相关知识第30-31页
     ·模式的种类第31页
     ·挖掘中模式的分类第31-37页
   ·数据挖掘中的疑难问题第37-39页
     ·数据挖掘中难点第37-38页
     ·数据挖掘中有待解决的问题第38-39页
4 APRIORI算法分析与研究第39-51页
   ·关联规则第39-40页
     ·关联规则的概念及定义第39页
     ·关联规则的形式第39-40页
   ·Apriori算法第40-42页
   ·序列模式挖掘的有关问题第42-48页
     ·问题描述第42-43页
     ·以Airport为基础的序列模式挖掘算法的基本步骤第43-45页
     ·序列模式挖掘阶段算法的基本思路第45页
     ·三种基本算法第45-47页
     ·算法比较第47-48页
   ·序列挖掘的参数第48页
   ·算法的改进第48-51页
     ·基于散列技术第49页
     ·事务压缩第49页
     ·划分技术第49页
     ·选样技术第49-50页
     ·动态项集计数第50页
     ·频繁模式增长方法第50-51页
5 外购件中的关联规则第51-59页
   ·数据源第51-54页
   ·数据预处理第54-56页
     ·数据清理第54-55页
     ·数据转换第55-56页
   ·关联规则第56-59页
     ·模式发现第56-57页
     ·模式评价第57-59页
6 论文总结第59-60页
   ·论文的主要工作第59页
   ·进一步努力的方向第59-60页
致    谢第60-61页
参考文献第61-63页

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