基于改进K最近邻分类的IT资产管理系统开发

摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
第一章 引言	第6-12页
·惠普IT资产管理现状	第6-9页
·惠普IT资产管理存在的问题	第9-10页
·本文的主要内容	第10-11页
·本文的篇章结构	第11-12页
第二章 改进的K最近邻分类算法	第12-18页
·智能分类	第12-13页
·K最近邻分类法基础	第13-16页
·K最近邻分类法改进	第16-18页
第三章 惠普IT资产管理系统需求分析	第18-28页
·IT资产管理系统主要功能	第18-24页
·基础信息管理	第19页
·IT资产自动发现	第19-21页
·IT资产自动识别	第21-23页
·IT资产报表管理	第23-24页
·IT资产管理系统核心流程	第24-28页
·IT资产自动发现流程	第24-26页
·IT资产自动识别流程	第26-28页
第四章 惠普IT资产管理系统设计	第28-52页
·系统体系结构设计	第29-31页
·网络资产数据发现和识别	第31-32页
·软硬件资产数据的采集和识别	第32-34页
·应用软件数据的采集和识别	第33-34页
·硬件数据的采集和识别	第34页
·改进KNN分类法在IT资产管理系统中的应用	第34-50页
·SAI知识库及Recognition数据库设计	第35-39页
·数据预处理	第39-41页
·EV-KNN数据分类	第41-45页
·系统实例及性能分析	第45-50页
·与同类系统比较	第50-51页
·惠普IT资产管理系统的应用效果	第51-52页
第五章 结论	第52-54页
·基于改进K最近邻分类的IT资产管理系统特色	第52-53页
·不足与展望	第53-54页
参考文献	第54-56页
致谢	第56-57页