棉纺企业动态成本预测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第7页 |
| ·核心技术及其应用现状 | 第7-9页 |
| ·数据仓库技术应用及其研究现状 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘技术应用及研究现状 | 第8页 |
| ·时间序列分析方法应用及研究现状 | 第8-9页 |
| ·研究现状及本文的创新 | 第9-12页 |
| ·棉纺企业成本管理现状及存在问题 | 第9-10页 |
| ·系统设计思路及创新 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作和研究内容 | 第12页 |
| ·论文组织 | 第12-14页 |
| 第二章 棉纺成本管理系统及其架构概述 | 第14-22页 |
| ·棉纺企业成本核算方法设计 | 第14-20页 |
| ·棉纺企业成本核算方法及特点 | 第14页 |
| ·作业成本法在棉纺成本管理信息系统中的应用 | 第14-15页 |
| ·棉纺成本核算方法设计 | 第15-20页 |
| ·系统架构 | 第20-22页 |
| ·系统架构 | 第20页 |
| ·功能特点 | 第20-22页 |
| 第三章 时间序列模式GSP及其改进算法 | 第22-39页 |
| ·统计预测方法与序列模式挖掘 | 第22-29页 |
| ·时间序列与序列模式 | 第22-24页 |
| ·时间序列预测的基本方法 | 第24-27页 |
| ·时间序列的回归预测方法 | 第27-29页 |
| ·时间序列模式挖掘及其相关算法 | 第29页 |
| ·GSP序列模式算法简述 | 第29-34页 |
| ·GSP序列模式算法定义、定理 | 第29-31页 |
| ·GSP挖掘算法描述 | 第31-34页 |
| ·GSP序列模式挖掘算法特点 | 第34页 |
| ·GSP算法的改进 | 第34-39页 |
| 第四章 GSP算法在棉纺企业动态成本预测中的应用 | 第39-50页 |
| ·棉纺企业成本管理及演变过程 | 第39-40页 |
| ·GSP算法在成本预测中的应用 | 第40-42页 |
| ·棉纺成本数据仓库的设计 | 第40-41页 |
| ·棉纺成本数据挖掘模型 | 第41-42页 |
| ·时间序列模型与QIMS实验过程 | 第42-47页 |
| ·GSP与QIMS实验比较 | 第42-43页 |
| ·时间序列回归预测的建模过程 | 第43-46页 |
| ·QIMS算法与回归预测模型的综合预测 | 第46-47页 |
| ·棉纺成本管理系统的实现 | 第47-50页 |
| 第五章 结束语 | 第50-51页 |
| ·工作总结 | 第50页 |
| ·未来展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 主要参考文献 | 第52-55页 |
| 附录 | 第55-56页 |
