数据挖掘在煤炭综合统计系统的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究背景和科学意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘技术研究现状 | 第12-13页 |
| ·煤炭综合统计系统研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容与组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 数据挖掘及相关技术 | 第16-37页 |
| ·数据挖掘概述 | 第16-22页 |
| ·数据挖掘的产生与概念 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的任务和功能 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘过程与实施步骤 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘技术的主要方法 | 第19-22页 |
| ·决策树技术 | 第22-30页 |
| ·决策树简介 | 第22-23页 |
| ·建立决策树 | 第23-24页 |
| ·决策树剪枝 | 第24-25页 |
| ·由决策树生成分类规则 | 第25-26页 |
| ·几种典型的决策树分类算法 | 第26-30页 |
| ·粗糙集技术 | 第30-36页 |
| ·粗糙集的简介 | 第30页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第30-32页 |
| ·决策表的约简 | 第32-35页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第35页 |
| ·粗糙集理论的应用 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 系统总体设计 | 第37-49页 |
| ·系统开发的目的 | 第37页 |
| ·系统的功能 | 第37-40页 |
| ·系统的关键技术 | 第40-44页 |
| ·系统的总体设计方案 | 第44-48页 |
| ·系统的开发方式 | 第44-47页 |
| ·系统的结构模式 | 第47-48页 |
| ·系统开发平台的选择 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 矿山效益评价方法的研究 | 第49-62页 |
| ·矿山效益评价指标体系的构建 | 第49-51页 |
| ·矿山效益评价指标的选择原则 | 第49-50页 |
| ·矿山效益评价指标体系的构建 | 第50-51页 |
| ·矿山效益评价方法的选择原则 | 第51-52页 |
| ·国内现行的矿山效益评价方法分析 | 第52-54页 |
| ·基于粗糙集的多变量决策树构造法的设计 | 第54-61页 |
| ·问题提出的背景 | 第54-56页 |
| ·算法设计的思想 | 第56-58页 |
| ·构造基于粗糙集的多变量决策树算法 | 第58-59页 |
| ·实例分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 矿山效益评价模型的实现 | 第62-70页 |
| ·效益评价模型的建立 | 第62-67页 |
| ·构建矿山效益评价原始数据库 | 第62-63页 |
| ·数据预处理 | 第63-65页 |
| ·构建矿山效益评价模型 | 第65页 |
| ·提取规则 | 第65-67页 |
| ·实例验证 | 第67-69页 |
| ·峰峰集团有限公司简介 | 第67-68页 |
| ·峰峰集团公司矿山效益评价 | 第68-69页 |
| ·效益结果分析 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研情况 | 第78-79页 |
