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企业物流管理决策支持系统的研究

第1章 绪论第1-17页
 1.1 课题意义和目的第11-12页
 1.2 决策支持系统DSS第12-17页
  1.2.1 DSS的基本概念第12页
  1.2.2 DSS的任务第12页
  1.2.3 DSS的特点第12-13页
  1.2.4 决策支持系统的发展第13-14页
  1.2.5 数据仓库加OLAP的决策支持技术第14-15页
  1.2.6 综合决策支持系统第15-16页
  1.2.7 Web与决策支持技术第16-17页
第2章 系统总体设计第17-22页
 2.1 需求分析第17-18页
 2.2 系统总体结构设计第18-20页
  2.2.1 系统的总体结构第18-19页
  2.2.2 系统运行平台选择第19-20页
 本章小结第20-22页
第3章 基于WEB的物流配送-洗衣网络交易管理系统研究及实现第22-33页
 3.1 WEB数据库系统第22页
 3.2 基于WEB的C/S三层系统模型第22-23页
 3.3 构建基于WEB应用系统的优点第23-24页
 3.4 WEB应用系统实现的关键技术第24-25页
 3.5 WEB应用系统实现方式的比较第25-26页
 3.6 ASP的特点及ASP的WEB应用系统的构建第26-28页
  3.6.1 ASP的特点第26-27页
  3.6.2 ASP如何构建WEB应用程序第27-28页
 3.7 系统实现-关键技术程序脚本第28-32页
 本章小结第32-33页
第4章 数据仓库设计第33-44页
 4.1 数据仓库概念第33页
 4.2 数据仓库特征第33-34页
 4.3 数据仓库设计中的几个重要概念第34-35页
 4.4 数据仓库体系结构及组件第35页
 4.5 数据仓库的焦点问题第35页
 4.6 元数据库及元数据管理第35-36页
 4.7 数据仓库设计方法第36页
 4.8 数据仓库的建模第36-40页
 4.9 SAS数据仓库的体系结构第40-42页
 4.10 SAS数据仓库的加载和更新第42页
 4.11 SAS建立数据仓库的集成工具应用研究第42-43页
 本章小结第43-44页
第5章 数据挖掘-决策支持的实现第44-60页
 5.1 数据挖掘技术综述第44-47页
  5.1.1 数据挖掘能做什么第44-46页
  5.1.2 数据挖掘的商业背景第46页
  5.1.3 数据挖掘的技术背景第46-47页
  5.1.4 数据挖掘的社会背景第47页
 5.2 数据挖掘的过程第47-53页
  5.2.1 SEMMA方法介绍第47-50页
  5.2.2 数据准备第50-52页
  5.2.3 限定数据范围第52页
  5.2.4 数据分组第52页
  5.2.5 确定主题第52-53页
  5.2.6 数据抽样第53页
  5.2.7 数据挖掘方法第53页
 5.3 SAS数据挖掘工具应用研究第53-59页
  5.3.1 SAS/STAT分析工具第53-56页
  5.3.2 SAS/INSIGHT分析结果展示工具第56-57页
  5.3.3 SAS/ER(Enterprise Report)报告的制作第57-58页
  5.3.4 SAS集成的OLAM和OLAP结构第58-59页
 本章小结第59-60页
第6章 智能调度方法研究及实现第60-73页
 6.1 概述第60页
 6.2 基本概念和问题描述第60-61页
  6.2.1 状态和状态空间的定义第60-61页
  6.2.2 问题定义第61页
 6.3 智能调度算法及实现第61-65页
  6.3.1 核心算法第61-62页
  6.3.2 实现方法第62-65页
 6.4 算法的优化分析第65-68页
 6.5 调度算法的实际运行效果分析第68-72页
  6.5.1 服务例程表第69页
  6.5.2 服务状态动态表第69-72页
 本章小结第72-73页
结论第73-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第78-79页
致谢第79页

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