| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-24页 |
| ·课题研究背景 | 第15-20页 |
| ·数据挖掘技术的产生和发展 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘技术的应用范围和条件 | 第17页 |
| ·制造企业信息化发展及数据挖掘应用现状和存在的问题 | 第17-19页 |
| ·世界环保问题及绿色企业概念 | 第19-20页 |
| ·绿色制造技术及其发展 | 第20-21页 |
| ·绿色制造的概念及其内涵 | 第20页 |
| ·国内外绿色制造技术研究现状 | 第20-21页 |
| ·绿色制造技术面临的问题 | 第21页 |
| ·本文研究的主要内容及其意义 | 第21-22页 |
| ·研究意义 | 第21-22页 |
| ·研究内容 | 第22页 |
| ·本文的安排 | 第22-24页 |
| 第二章 数据挖掘概述及关键技术研究 | 第24-39页 |
| ·数据挖掘技术概念 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第24页 |
| ·数据挖掘技术的特征 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘算法 | 第25-28页 |
| ·人工神经网络 | 第25-26页 |
| ·决策树算法 | 第26-27页 |
| ·遗传算法 | 第27-28页 |
| ·近邻算法 | 第28页 |
| ·规则推导 | 第28页 |
| ·模糊推理 | 第28页 |
| ·数据挖掘系统的组成、功能和分类 | 第28-31页 |
| ·数据挖掘系统的组成 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘系统的功能 | 第29-30页 |
| ·数据挖掘系统的分类 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘过程 | 第31-32页 |
| ·目标的定义 | 第31页 |
| ·目标数据集的建立 | 第31页 |
| ·数据的预处理 | 第31页 |
| ·数据转换 | 第31页 |
| ·数据挖掘 | 第31-32页 |
| ·表示和评估 | 第32页 |
| ·结果运用 | 第32页 |
| ·数据仓库设计 | 第32-34页 |
| ·数据仓库与数据仓库技术 | 第32页 |
| ·数据仓库特点 | 第32-33页 |
| ·数据仓库的组成 | 第33页 |
| ·建立数据仓库的意义 | 第33页 |
| ·实施数据仓库的步骤 | 第33-34页 |
| ·查询语言优化 | 第34-36页 |
| ·SQL 语句定义及执行原理 | 第34-35页 |
| ·SQL 语句优化原因 | 第35-36页 |
| ·SOL 优化方法 | 第36页 |
| ·显示结果优化 | 第36-38页 |
| ·数据可视化的概念及分类 | 第36-37页 |
| ·数据可视化的主要技术 | 第37页 |
| ·可视化数据挖掘的应用 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 数据挖掘技术在绿色制造系统中的应用 | 第39-53页 |
| ·绿色制造理论体系 | 第39-41页 |
| ·绿色制造的体系 | 第39-40页 |
| ·绿色制造的评价准则 | 第40-41页 |
| ·面向绿色制造的企业PDM 系统概述 | 第41-43页 |
| ·PDM 系统中包含的数据内容 | 第41-42页 |
| ·面向绿色制造的PDM 系统模型 | 第42-43页 |
| ·数据挖掘在产品生命周期各阶段的应用 | 第43-46页 |
| ·绿色采购 | 第43-44页 |
| ·绿色材料的选择 | 第44页 |
| ·绿色设计 | 第44-45页 |
| ·绿色工艺与绿色生产 | 第45页 |
| ·绿色销售与回收 | 第45-46页 |
| ·PDM 系统编码技术与关联分析法应用 | 第46-52页 |
| ·PDM 系统编码原则 | 第46页 |
| ·实施编码的步骤 | 第46-47页 |
| ·关联规则挖掘 | 第47-48页 |
| ·Apriori 关联分析算法 | 第48-50页 |
| ·算法实验 | 第50-52页 |
| ·应用举例 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于WEB 文本挖掘的企业供应商知识库建立 | 第53-63页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·WEB 数据挖掘概述 | 第53-56页 |
| ·Web 挖掘分类 | 第54页 |
| ·Web 文本挖掘方法 | 第54-56页 |
| ·WEB 挖掘系统体系结构及关键技术 | 第56-62页 |
| ·系统实现的功能与体系结构 | 第56-57页 |
| ·系统实现关键技术 | 第57-59页 |
| ·Web 信息获取与用户关键词提取方法 | 第59-61页 |
| ·数据存储 | 第61-62页 |
| ·Web 信息自动搜索与分类挖掘 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 数据挖掘系统实施 | 第63-75页 |
| ·J2EE 简介 | 第63-64页 |
| ·J2EE 内容 | 第63-64页 |
| ·使用J2EE 架构实施数据挖掘 | 第64页 |
| ·系统实施原则与体系结构 | 第64-66页 |
| ·具体实施原则 | 第64页 |
| ·企业数据的非规范化处理 | 第64-65页 |
| ·系统数据来源与体系结构 | 第65页 |
| ·系统运行环境 | 第65-66页 |
| ·数据仓库的建立 | 第66-69页 |
| ·Oracle 数据库和数据仓库 | 第66页 |
| ·数据仓库构建的方式 | 第66页 |
| ·数据抽取、清洗、集成 | 第66-68页 |
| ·定义OLAP 的数据集市 | 第68页 |
| ·数据的分析、报表、查询等数据的表现 | 第68页 |
| ·数据仓库性能优化 | 第68-69页 |
| ·ORACLE 配置和优化 | 第69-70页 |
| ·实例调整 | 第69页 |
| ·对象调整 | 第69-70页 |
| ·建立分区 | 第70页 |
| ·系统功能模块设计 | 第70-74页 |
| ·数据挖掘模块与PDM 系统的集成 | 第70页 |
| ·数据挖掘部分功能总体描述 | 第70-71页 |
| ·系统功能模块划分 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 系统运行及产品绿色度评价 | 第75-85页 |
| ·数据挖掘准备 | 第75-78页 |
| ·算法选择原则 | 第75页 |
| ·数据获取 | 第75-78页 |
| ·数据预处理 | 第78页 |
| ·数据挖掘建模及挖掘过程 | 第78-82页 |
| ·建立供应商评价指标的层次结构 | 第79页 |
| ·确定评价指标集 | 第79页 |
| ·评价指标的无量纲化处理 | 第79-80页 |
| ·B－P 神经网络的模型设计及学习过程 | 第80-81页 |
| ·B－P 神经网络算法设计与实验结果 | 第81-82页 |
| ·企业知识库建立 | 第82-83页 |
| ·绿色产品生命周期评价方法 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第七章 总结与展望 | 第85-87页 |
| ·全文总结 | 第85页 |
| ·进一步展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第91页 |