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空中交通流量管理的数据仓库与数据挖掘技术研究

第一章 引言第1-23页
   ·数据仓库技术发展的背景第7-9页
   ·数据仓库与数据仓库系统第9-12页
   ·数据仓库的体系结构第12-16页
   ·数据挖掘技术第16-21页
     ·数据挖掘的定义和模式第16-17页
     ·知识发现的定义和步骤第17-19页
     ·数据挖掘的技术方法第19-21页
   ·本文的意义和内容第21-23页
第二章 ATCCMS和ATFMS概述第23-36页
   ·ATCCMS简介第23-29页
     ·ATCCMS的功能目标第23-24页
     ·ATCCMS的组成第24-25页
     ·ATCCMS的应用结构与信息流程第25-29页
   ·空中交通流量管理系统(ATFMS)概述第29-36页
     ·ATFMS功能目标第29-31页
     ·ATFMS原型系统的工作原理第31-34页
     ·数据粒度的定义第34-36页
第三章 数据仓库系统的规范化建模方法第36-56页
   ·数据仓库四级数据建模方法的一般描述第37-38页
   ·数据仓库四级数据建模方法的具体说明第38-56页
     ·数据仓库基于扩展信息包图的概念模型设计第38-40页
     ·数据仓库基于星型图的逻辑模型设计第40-41页
     ·数据仓库基于主题树的对象模型设计第41-54页
     ·数据仓库基于物理数据结构的物理模型设计第54-56页
第四章 空中交通流量数据仓库的实现和性能分析第56-101页
   ·空中交通流量管理数据仓库的数据模型设计第56-65页
     ·空中交通流量数据仓库概念模型设计第56-58页
     ·空中交通流量数据仓库逻辑模型设计第58-60页
     ·空中交通流量数据仓库对象模型设计第60页
     ·空中交通流量数据仓库物理模型设计第60-65页
   ·空中交通流量管理数据仓库的实现第65-94页
     ·空中交通流量数据仓库的实现方式第65-66页
     ·空中交通流量数据仓库的组成模块第66-94页
   ·空中交通流量数据仓库的性能分析第94-101页
     ·空中交通流量数据仓库的休眠数据量第94-95页
     ·空中交通流量数据仓库的数据集成操纵平台第95-97页
     ·空中交通流量数据仓库系统与数据库系统的比较第97-101页
第五章 空中交通流量的组合预测方法第101-123页
   ·概述第101-102页
   ·空中交通流量数据挖掘的研究框架第102-104页
   ·空中交通流量的两类预测模型第104-117页
     ·空中交通流量预测的自回归方法第104-109页
     ·空中交通流量预测的神经网络方法第109-117页
   ·空中交通流量的组合预测方法第117-123页
     ·空中交通流量组合预测方法的数学模型第117-119页
     ·组合方法与BP神经网络方法的比较第119-122页
     ·PO-RO-BP方法与RO-BP方法、PO-BP方法的比较第122-123页
第六章 论文工作总结和展望第123-127页
   ·论文工作总结第123-124页
   ·未来工作的展望第124-127页
     ·论文工作的改进和应用第124-125页
     ·我国空中交通流量管理待解决的关键技术问题第125-127页
参考文献第127-130页
致 谢第130-131页
个人简历、在校期间的研究成果及发表的学术论文第131-132页

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