狱政管理辅助决策系统设计与实现技术研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-9页 |
| 1．1 监狱管理局信息系统的工程背景 | 第6页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第6-7页 |
| 1．3 论文的主要内容 | 第7-9页 |
| 1．3．1 论文的主要内容 | 第7页 |
| 1．3．2 作者的主要工作和创新点 | 第7-9页 |
| 第二章 狱政管理辅助决策系统总体设计 | 第9-16页 |
| 2．1 监狱管理局信息管理系统的总体设计 | 第9-12页 |
| 2．1．1 现行系统组织机构分析 | 第9页 |
| 2．1．2 系统目标和设计原则 | 第9-11页 |
| 2．1．3 系统总体设计 | 第11-12页 |
| 2．2 狱政管理辅助决策系统的总体构思 | 第12-16页 |
| 2．2．1 系统开发的指导思想 | 第12页 |
| 2．2．2 系统开反遵循的原则 | 第12-13页 |
| 2．2．3 系统的开发方法 | 第13页 |
| 2．2．4 系统目标 | 第13页 |
| 2．2．5 辅助决策系统总体结构和功能描述 | 第13-16页 |
| 第三章 基于信息熵理论的数据挖掘算法研究 | 第16-32页 |
| 3．1 绪论 | 第16页 |
| 3．2 数据挖掘的发展 | 第16-19页 |
| 3．2．1 数据挖掘的概念 | 第16页 |
| 3．2．2 知识发现和数据挖掘的兴起和发展 | 第16-17页 |
| 3．2．3 数据挖掘与传统分析方法的区别 | 第17页 |
| 3．2．4 数据挖掘的特点 | 第17-18页 |
| 3．2．5 数据挖掘的任务 | 第18页 |
| 3．2．6 数据挖掘的方法 | 第18-19页 |
| 3．2．7 数据挖掘的知识表示 | 第19页 |
| 3．3 关联规则的基本概念及问题描述 | 第19-20页 |
| 3．4 经典APRIOR方法 | 第20-23页 |
| 3．5 基于信息熵和抽样测试的关联规则挖掘 | 第23-30页 |
| 3．5．1 香农（C．E．Shannon）信息论 | 第23-26页 |
| 3．5．2 基于信息熵理论的规则挖掘算法思想 | 第26页 |
| 3．5．3 详细算法 | 第26-30页 |
| 3．6 算法分析 | 第30-31页 |
| 3．7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基层监狱综合评价模型研究 | 第32-44页 |
| 4．1 绪论 | 第32页 |
| 4．2 基础理论 | 第32-35页 |
| 4．2．1 管理评价概述 | 第32-33页 |
| 4．2．2 灰色理论基础 | 第33-34页 |
| 4．2．3 层次分析法的原理、方法及步骤 | 第34-35页 |
| 4．3 灰色评价模型 | 第35-39页 |
| 4．3．1 建立灰色评价模型的原理 | 第35-36页 |
| 4．3．2 进行灰色评价的评价过程 | 第36-37页 |
| 4．3．3 灰色评价模型的指标体系 | 第37-39页 |
| 4．4 灰色评价方法 | 第39-41页 |
| 4．5 应用举例 | 第41-42页 |
| 4．6 本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 罪犯入狱情况预测方法研究 | 第44-52页 |
| 5．1 绪论 | 第44-45页 |
| 5．2 移动平均法 | 第45-47页 |
| 5．3 曲线外推法 | 第47-50页 |
| 5．4 指数平滑法 | 第50-51页 |
| 5．5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 辅助决策系统的功能实现 | 第52-67页 |
| 6．1 绪论 | 第52页 |
| 6．2 在押犯数据统计 | 第52-53页 |
| 6．3 罪犯入狱情况预测 | 第53页 |
| 6．4 罪犯基本情况分析 | 第53-61页 |
| 6．4．1 在押犯基本情况分析 | 第53-55页 |
| 6．4．2 在押女犯基本情况分析 | 第55-56页 |
| 6．4．3 在押少年犯基本情况分析 | 第56-57页 |
| 6．4．4 在押职务犯基本情况分析 | 第57-58页 |
| 6．4．5 对犯罪性质的关联规则分析 | 第58-61页 |
| 6．5 基层监狱综合评价 | 第61-67页 |
| 6．5．1 评价数据库结构设计 | 第61-62页 |
| 6．5．2 程序流程与界面 | 第62-67页 |
| 结束语 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-70页 |
