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决策支持系统在库存管理中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-14页
第1章 绪论第14-19页
   ·问题提出的背景第14-16页
     ·国内外现状分析及项目背景概述第14-15页
     ·项目概述第15-16页
   ·智能决策支持系统的研究第16-18页
     ·决策支持系统概述第16-17页
     ·智能决策支持系统概述第17页
     ·智能决策系统的关键技术第17页
     ·智能决策系统的难点第17-18页
   ·本设计的研究内容第18页
   ·本设计的特点第18页
   ·本章小结第18-19页
第2章 存管理概述第19-25页
   ·关于本库存管理系统第19页
   ·库存管理的功能第19页
   ·库存管理决策方面知识第19-21页
     ·与库存管理决策有关的几个基本概念第19-20页
     ·库存决策的主要方法第20-21页
     ·关于ABC 库存分类管理方法第21页
   ·神经网络与库存预警第21-23页
     ·神经网络简介第21-23页
     ·神经网络的应用第23页
   ·项目功能需求调查和软硬件需求第23-24页
     ·项目功能需求调查第23-24页
     ·软硬件需求第24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 面向对象需求分析及模型建立第25-56页
   ·建模方法的对比选择第25-26页
   ·UML 的概述与建模第26页
   ·UML 的内容第26-29页
     ·UML 语义第26-27页
     ·UML 表示法第27页
     ·UML 的重要图形第27页
     ·UML 的主要特点第27-28页
     ·关于UML 的建模第28-29页
   ·用例模型第29-31页
     ·系统顶层用例图第29-30页
     ·仓库管理员库存管理例图及说明第30页
     ·采购决策人员优化决策用例图及说明第30-31页
   ·主要业务活动及活动描述第31-34页
     ·入库活动第32-33页
     ·出库活动第33-34页
     ·库存采购决策活动第34页
   ·静态模型第34-51页
     ·系统静态模型的包图及说明第35-36页
     ·软件功能及结构介绍第36-39页
     ·系统中主要的类设计第39-44页
     ·数据库概念设计——库存管理决策ER 图第44页
     ·数据库逻辑设计第44-49页
     ·数据库物理实现(SQL、安全、配置等)第49-51页
   ·动态模型第51-55页
     ·入库顺序图第51-52页
     ·出库顺序图第52页
     ·盘点顺序图第52-53页
     ·ABC 分类及安全库存计算顺序图第53页
     ·BP 网络预测顺序图第53-54页
     ·制定采购计划顺序图第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第4章 库存决策技术第56-74页
   ·基于本库存ABC 分类及安全库存优化方法概述及设计第56-67页
     ·ABC 分类管理的步骤第57页
     ·ABC 分类的具体方法第57-59页
     ·基于ABC 分类管理及安全库存的设计第59-66页
     ·ABC 分类法的效果第66-67页
   ·神经网络在库存预测技术中的研究第67-72页
     ·递归神经网络概述第67页
     ·递归神经网络的预测模型第67-68页
     ·引入BP(Back_Propagation NET-work)算法进行网络训练第68-69页
     ·将神经网络模型运用在库存预警系统中第69-72页
   ·本章小结第72-74页
第5章 系统实现与测试第74-82页
   ·测试方案设计与测试过程第74页
     ·项目背景及测试目标第74页
     ·测试过程简介第74页
   ·模块与系统测试第74-81页
   ·本章小结第81-82页
结论第82-83页
参考文献第83-86页
附录A 硕士期间的论文和研究活动第86-87页
附录B 部分源代码第87-98页
附录C 部分计算结果第98-101页
致谢第101页

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