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服装制造数据协同与辅助决策系统的研究与设计

中文摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第一章 绪论第11-15页
   ·课题背景第11页
   ·课题目标第11-12页
   ·课题的主要内容第12-13页
   ·课题的现实意义第13页
   ·论文结构简述第13-15页
第二章 相关知识和技术第15-23页
   ·数据协同第15页
   ·GSD 技术第15-17页
     ·GSD 概念第15-16页
     ·GSD 主要工序第16页
     ·GSD 分析方法主要优缺点第16-17页
   ·数据仓库与数据分析第17-21页
     ·数据仓库第17-19页
     ·联机分析处理第19-21页
   ·数据挖掘概念及流程第21-22页
     ·数据挖掘的概念第21页
     ·数据挖掘的流程第21页
     ·数据挖掘的常用方法第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 服装制造数据协同与辅助决策系统需求分析第23-30页
   ·业务需求分析第23-26页
     ·系统组织结构图第24-25页
     ·系统应用范围说明第25-26页
   ·功能性需求分析第26-27页
     ·数据协同子系统第26-27页
     ·工时辅助决策子系统第27页
   ·非功能性需求第27-29页
     ·系统可扩展性要求第28页
     ·系统易用性要求第28页
     ·系统可靠性要求第28页
     ·系统可维护性要求第28-29页
     ·系统安全性要求第29页
   ·本章小结第29-30页
第四章 服装制造数据协同与辅助决策系统总体设计第30-50页
   ·系统总体设计目标第30页
   ·系统功能模块设计第30-33页
     ·数据协同功能模块第30-32页
     ·辅助决策模块第32-33页
   ·系统总体结构第33-35页
     ·系统网络拓扑结构第33页
     ·系统框架结构第33-34页
     ·系统开发架构设计第34-35页
   ·数据协同子系统数据库设计第35-37页
     ·数据协同子系统的数据库设计原则第35页
     ·数据库基本表设计第35-37页
     ·数据库关系图第37页
   ·数据仓库设计第37-49页
     ·数据仓库一般建立步骤第37-39页
     ·数据仓库设计基本思路第39页
     ·确认分析主题第39页
     ·多维数据集设计第39-43页
     ·工时数据仓库元数据设计第43-44页
     ·工时数据仓库数据预处理第44-49页
   ·本章小结第49-50页
第五章 辅助决策子系统设计第50-62页
   ·决策树分类第50页
   ·ID3 分类算法设计第50-56页
     ·ID3 算法简介第50-51页
     ·ID3 算法概述第51-52页
     ·ID3 算法具体过程第52-54页
     ·基于 ID3 算法细化步骤第54-56页
   ·关联规则第56页
   ·Apriori 关联算法设计第56-59页
     ·Apriori 算法简介第56页
     ·Apriori 算法概述第56页
     ·Apriori 算法具体过程第56-57页
     ·基于 Apriori 算法举例第57-59页
   ·GSD 标准工时的辅助决策修正过程第59-61页
     ·辅助决策系统整体架构第59页
     ·GSD 标准工时设置原则第59页
     ·GSD 标准工时局限性第59-60页
     ·标准工时合理性判断原则第60页
     ·标准工时修正方案第60-61页
   ·本章小结第61-62页
第六章 服装制造数据协同与辅助决策原型系统实现要点第62-76页
   ·系统开发环境与工具介绍第62页
   ·数据协同子系统实现要点第62-67页
     ·数据协同过程第63-64页
     ·主要界面说明第64-67页
   ·辅助决策子系统实现要点第67-74页
     ·决策树分类结果第67页
     ·关联挖掘结果第67-68页
     ·OLAP 环境的搭建第68-69页
     ·实验实现和解释第69-74页
   ·系统运行结果评估第74-75页
   ·本章小结第75-76页
第七章 总结与展望第76-78页
   ·总结第76页
   ·展望第76-78页
参考文献第78-81页
攻读硕士期间的科研成果第81-82页
致谢第82-83页

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