基于数据挖掘的企业库存管理系统研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·项目背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·作者主要完成的工作 | 第10页 |
| ·本文内容的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第11-18页 |
| ·数据挖掘原理 | 第11-14页 |
| ·数据挖掘概念和分类 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的要素 | 第12页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘方法分析 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘与安全库存的预测 | 第14-15页 |
| ·BP 神经网络模型概述 | 第15-18页 |
| ·BP 网络结构 | 第15-16页 |
| ·BP 算法思想 | 第16-17页 |
| ·BP 算法描述 | 第17-18页 |
| 第三章 基于数据挖掘的库存管理系统的分析与设计 | 第18-26页 |
| ·系统分析 | 第18-21页 |
| ·系统目标分析 | 第18-19页 |
| ·用户需求分析 | 第19-21页 |
| ·体系结构设计 | 第21-24页 |
| ·系统主要功能模块 | 第24-26页 |
| 第四章 库存分析模块的设计 | 第26-39页 |
| ·OLAP 模型设计 | 第26-33页 |
| ·分析主题设计 | 第26-27页 |
| ·分析指标设计 | 第27-33页 |
| ·预测模型的选择依据 | 第33-34页 |
| ·库存量变量的特性 | 第33页 |
| ·神经网络在预测建模中的优势 | 第33-34页 |
| ·预测模块的模型建立 | 第34-39页 |
| ·影响安全库存的问题的分析 | 第34-35页 |
| ·BP 网络层数的确定 | 第35-36页 |
| ·BP 网络的输入、隐含、输出层的设置 | 第36-37页 |
| ·数据预处理 | 第37-39页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第39-52页 |
| ·预测模型的数据来源 | 第39-41页 |
| ·数据准备 | 第39-41页 |
| ·模型的训练工具 | 第41页 |
| ·预测模型流程 | 第41-46页 |
| ·预测模型的算法 | 第46-47页 |
| ·预测模型的结果 | 第47-48页 |
| ·预测模型的验证 | 第48-49页 |
| ·结果分析 | 第49-52页 |
| 第六章 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
