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聚类算法及其在电信收入保障系统中的应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
插图索引第10-11页
附表索引第11-12页
第1章 绪论第12-19页
   ·研究背景与意义第12-13页
   ·研究状况第13-17页
   ·研究内容第17-18页
   ·论文结构第18-19页
第2章 数据挖掘中的聚类技术第19-36页
   ·聚类技术第19-22页
     ·聚类技术概述第19页
     ·聚类技术的定义第19-20页
     ·数据挖掘对聚类的要求第20-21页
     ·聚类有效性的评估第21-22页
   ·主要聚类算法第22-31页
     ·基于划分方法的聚类第22-25页
     ·基于层次方法的聚类第25-27页
     ·基于网格方法的聚类第27-28页
     ·基于模型方法的聚类第28-29页
     ·基于密度方法的聚类第29-31页
   ·聚类研究的热点难点第31-32页
     ·聚类研究的热点第31-32页
     ·聚类研究的难点第32页
   ·聚类技术的主要应用第32-35页
   ·本章小结第35-36页
第3章 SSM-FADC聚类算法第36-42页
   ·算法存在的问题第36-37页
   ·算法的改进思想第37-38页
   ·相关定义与知识构建第38-40页
   ·SSM-FADC算法实现步骤第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 基于SSM-FADC算法的电信收入保障系统的设计与实现第42-59页
   ·收入保障模型的构建第42-47页
     ·需求分析第42-43页
     ·体系结构第43-44页
     ·实施机制第44-47页
   ·基于SSM-FADC算法的CDR话单稽核系统第47-58页
     ·数据预处理和归一化第47-48页
     ·功能模块第48-49页
     ·性能总体分析第49-58页
   ·本章小结第58-59页
结论第59-60页
参考文献第60-65页
致谢第65-66页
附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录第66页

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