货代管理系统中知识发现技术的研究与应用
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第1章 前言 | 第7-11页 |
| 1．1 课题的来源 | 第7-8页 |
| 1．2 国内外发展现状 | 第8-10页 |
| 1．3 撰写顺序及主要内容 | 第10-11页 |
| 第2章 货代管理系统 | 第11-16页 |
| 2．1 货代管理系统功能介绍 | 第11-13页 |
| 2．2 决策子系统介绍 | 第13-16页 |
| 第3章 人工智能领域的知识发现技术 | 第16-24页 |
| 3．1 何谓知识发现技术 | 第16-18页 |
| 3．2 知识发现的内容和本质 | 第18-19页 |
| 3．3 KDD的核心 | 第19-21页 |
| 3．4 知识发现的方法论 | 第21-24页 |
| 第4章 货代管理系统中关联规则的发现 | 第24-51页 |
| 4．1 数据准备 | 第24-31页 |
| 4．1．1 有效性检查 | 第24-25页 |
| 4．1．2 清除和转换数据 | 第25-31页 |
| 4．1．3 移动数据 | 第31页 |
| 4．2 数据挖掘 | 第31-47页 |
| 4．2．1 概念体系 | 第31-33页 |
| 4．2．2 关联规则发现基本算法 | 第33-38页 |
| 4．2．3 算法改进 | 第38-42页 |
| 4．2．4 多值属性的关联规则 | 第42-45页 |
| 4．2．5 多层次关联规则的发现 | 第45-47页 |
| 4．3 评估，解释模式模型 | 第47-49页 |
| 4．4 知识发现的安全性和私有性 | 第49-51页 |
| 第5章 待解决的问题及前景展望 | 第51-55页 |
| 5．1 分布式知识发现和WEB信息获取 | 第51-52页 |
| 5．2 智能决策支持系统 | 第52页 |
| 5．3 研究与应用挑战 | 第52-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
