基于数据挖掘的采购决策研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| CONTENTS | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题的研究背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·采购数量的控制 | 第13-14页 |
| ·供应商关系研究 | 第14-17页 |
| ·本文工作内容 | 第17-18页 |
| 第二章 采购决策及数据挖掘技术 | 第18-26页 |
| ·采购决策理论 | 第18-21页 |
| ·材料废品系数 | 第18-19页 |
| ·物料需求计划 | 第19-21页 |
| ·供应商的选择 | 第21页 |
| ·数据挖掘 | 第21-24页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘方法和技术 | 第22-24页 |
| ·基于数据挖掘的采购决策 | 第24-25页 |
| ·基于数据挖掘的材料废品系数确定方法 | 第24页 |
| ·基于数据挖掘的供应商选择方法 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于决策树的材料废品系数计算方法 | 第26-40页 |
| ·决策树原理 | 第26-29页 |
| ·决策树构造原理 | 第26-28页 |
| ·决策树属性选择的信息增益度量 | 第28-29页 |
| ·决策树的建立 | 第29-37页 |
| ·决策树的主属性 | 第29页 |
| ·数据的预处理 | 第29-31页 |
| ·属性相关性分析 | 第31-32页 |
| ·基于ID3原理的决策树 | 第32-37页 |
| ·决策树的剪枝 | 第37-38页 |
| ·决策树的测试 | 第38页 |
| ·小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于BP神经网络的供应商选择方法 | 第40-52页 |
| ·供应商的选择及其评价体系 | 第40-42页 |
| ·BP神经网络 | 第42-46页 |
| ·概述 | 第42页 |
| ·BP网络的学习过程 | 第42-46页 |
| ·基于BP神经网络的供应商选择方法 | 第46-50页 |
| ·网络结构设计 | 第46-47页 |
| ·初始参数的确定 | 第47-50页 |
| ·网络的学习和测试 | 第50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 第五章 应用与开发 | 第52-68页 |
| ·某墙纸厂ERP系统简介 | 第52页 |
| ·ERP系统的开发 | 第52-53页 |
| ·系统开发工具 | 第52页 |
| ·系统应用环境 | 第52-53页 |
| ·基于决策树的材料废品系数计算方法 | 第53-60页 |
| ·主属性的确定 | 第53页 |
| ·数据预处理 | 第53-56页 |
| ·决策树的建立 | 第56-59页 |
| ·决策树的测试 | 第59-60页 |
| ·基于BP神经网络的供应商选择 | 第60-66页 |
| ·开发工具简介 | 第60-61页 |
| ·网络的输入输出与初始参数的确定 | 第61-65页 |
| ·网络的训练 | 第65-66页 |
| ·网络的测试 | 第66页 |
| ·小结 | 第66-68页 |
| 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 独创性声明 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
