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基于全国土地确权信息采集系统中数据分析算法的研究与应用

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 选题研究背景及核心技术研究现状第10-12页
        1.1.1 研究背景第10页
        1.1.2 核心技术研究现状第10-12页
    1.2 论文主要工作及结构安排第12-14页
        1.2.1 主要工作第12-13页
        1.2.2 结构安排第13-14页
    参考文献第14-15页
第二章 数据分析核心技术概述第15-25页
    2.1 数据仓库第15-18页
        2.1.1 数据仓库定义及特点第15-16页
        2.1.2 数据仓库的体系结构第16-17页
        2.1.3 数据仓库的构建第17-18页
    2.2 ETL技术第18-20页
        2.2.1 数据抽取第19页
        2.2.2 数据转换第19页
        2.2.3 数据清洗第19-20页
        2.2.4 数据装载第20页
    2.3 数据挖掘第20-23页
        2.3.1 数据挖掘的定义第20页
        2.3.2 数据挖掘的基本过程第20-21页
        2.3.3 数据挖掘的算法第21-23页
    2.4 本章小结第23-24页
    参考文献第24-25页
第三章 数据的采集与处理第25-49页
    3.1 系统数据采集方法第25-36页
        3.1.1 系统整体架构第25-27页
        3.1.2 数据采集方法第27-29页
        3.1.3 数据字段含义第29-33页
        3.1.4 数据约束关系第33-36页
    3.2 数据处理第36-46页
        3.2.1 SQL Server数据仓库组件第36-37页
        3.2.2 SQL Server数据仓库模型第37-38页
        3.2.3 SQL Server数据仓库构建第38-46页
    3.3 本章小结第46-47页
    参考文献第47-49页
第四章 基于BP神经网络的数据预测模型第49-63页
    4.1 BP神经网络算法的理论基础第49-52页
        4.1.1 BP神经网络算法模型及数学描述第49-51页
        4.1.2 BP神经网络算法流程第51-52页
    4.2 BP神经网络预测模型的设计与训练第52-55页
        4.2.1 输入-输出数据的预处理第52-53页
        4.2.2 训练样本集的选取第53-54页
        4.2.3 隐含层及节点数的设计第54页
        4.2.4 网络的训练与测试第54-55页
    4.3 BP神经网络预测模型的实现与分析第55-60页
        4.3.1 BP神经网络预测模型的实现第55-56页
        4.3.2 BP神经网络预测模型的分析第56-60页
    4.4 本章小结第60-61页
    参考文献第61-63页
第五章 总结与展望第63-65页
缩略语第65-66页
致谢第66-69页
作者攻读硕士学位期间发表的学术论文目录第69页

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