数据挖掘技术在高速公路收费系统中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景与意义 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘技术研究现状 | 第10-11页 |
| ·章节介绍 | 第11-13页 |
| 第二章 数据仓库及数据挖掘相关技术 | 第13-30页 |
| ·数据仓库技术 | 第13-17页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第13-14页 |
| ·数据仓库的物理存储形式 | 第14-16页 |
| ·数据预处理技术 | 第16-17页 |
| ·联机分析(OLAP) | 第17-19页 |
| ·联机分析的产生 | 第17页 |
| ·联机分析的概念和作用 | 第17-18页 |
| ·OLAP的多维数据概念 | 第18-19页 |
| ·OLAP的多维数据结构 | 第19页 |
| ·数据挖掘技术 | 第19-29页 |
| ·数据挖掘概述 | 第20-22页 |
| ·进一步阐述数据挖掘 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘中的分类算法 | 第24-27页 |
| ·数据挖掘中的线性回归算法 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 系统软件需求分析及详细设计 | 第30-41页 |
| ·软件总体设计 | 第30-35页 |
| ·问题的提出和实际的背景 | 第30-31页 |
| ·需求分析 | 第31-34页 |
| ·功能设计 | 第34-35页 |
| ·数据仓库设计 | 第35-37页 |
| ·数据仓库主题设计 | 第36页 |
| ·数据仓库模型的设计 | 第36-37页 |
| ·数据仓库建立工具选择 | 第37页 |
| ·数据挖掘设计 | 第37-40页 |
| ·超重车辆分类算法设计 | 第38页 |
| ·收费金额预测算法设计 | 第38-39页 |
| ·数据挖掘工具选择 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 数据仓库建立和数据多维分析 | 第41-54页 |
| ·数据预处理 | 第41-46页 |
| ·原始业务数据分析 | 第41-42页 |
| ·数据预处理注意的问题 | 第42-43页 |
| ·数据预处理中采用的方法 | 第43-46页 |
| ·数据仓库的建立 | 第46-48页 |
| ·数据仓库结构的设计 | 第46-47页 |
| ·工具在数据仓库建立中的使用 | 第47-48页 |
| ·收费数据的多维分析 | 第48-53页 |
| ·数据立方体 | 第49页 |
| ·站点数据的多维分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 数据挖掘算法实现 | 第54-65页 |
| ·超重车辆分类算法实现 | 第54-59页 |
| ·分类的目标 | 第54-55页 |
| ·实现的功能 | 第55页 |
| ·决策树算法的实现过程 | 第55-57页 |
| ·贝叶斯算法的实现过程 | 第57-58页 |
| ·两种算法的比较 | 第58-59页 |
| ·线性回归算法 | 第59-64页 |
| ·线性回归算法分析目标 | 第59-60页 |
| ·线性回归算法实现功能 | 第60-61页 |
| ·线性回归算法的实现过程 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
