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基于MATLAB与数据仓库的水质预测决策支持系统研究

摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-9页
Contents第9-12页
第一章 绪论第12-16页
   ·引言第12页
   ·国内外研究现状第12-14页
     ·决策支持系统在国内外的应用第12-13页
     ·人工神经网络研究现状第13-14页
     ·水质预测的进展第14页
   ·本论文的主要工作第14-16页
第二章 水质管理决策支持系统的理论基础第16-27页
   ·DSS的组成和体系结构第16-19页
     ·DSS的组成第16页
     ·DSS体系结构第16-19页
   ·数据仓库第19-20页
     ·数据仓库概述第19页
     ·数据仓库中的模型第19-20页
   ·联机分析处理第20-22页
   ·BP神经网络简介第22-23页
     ·BP网络结构第22页
     ·BP网络的设计第22-23页
   ·改进的BP算法第23-26页
     ·BP算法的启发式改进第23-25页
     ·数值优化技术第25-26页
   ·小结第26-27页
第三章 水质数据仓库的设计与实现第27-36页
   ·MATLAB GUI与数据仓库的层次结构简介第27-29页
     ·MATLAB系统第27页
     ·图形用户界面第27-28页
     ·数据仓库的层次结构第28-29页
   ·数据仓库的物理存储形式设计第29-31页
   ·数据抽取流程设计与实现第31-33页
   ·MATLAB与数据仓库的连接第33-35页
   ·小结第35-36页
第四章 基于MATLAB GUI的OLAP设计与实现第36-49页
   ·OLAP多维数据集第36-37页
     ·OLAP多维数据集第36-37页
     ·多维数据集的维度第37页
   ·多维数据集的设计第37-39页
     ·多维数据集架构的设计第37-38页
     ·多维数据集聚合的设计第38-39页
   ·多维数据集分区存储设计第39-41页
   ·基于MATLAB GUI的OLAP展示第41-48页
     ·引言第41页
     ·OLAP的Excel前端展示第41-45页
     ·OLAP的MATLAB GUI前端展示第45-46页
     ·OLAP在水质管理中的作用第46-48页
   ·小结第48-49页
第五章 基于改进BP算法的水质预测与系统实现第49-64页
   ·标准BP算法与改进BP算法的训练比较第49-50页
   ·第50-56页
     ·确定隐层神经元数目第50-54页
     ·三种BP算法训练结果的比较第54-56页
   ·levenbery-Marquardt反传算法和梯度下降动量法的仿真第56-59页
   ·基于levenbery-Marquardt反传算法的BP网络的水质预测第59-63页
   ·小结第63-64页
全文总结第64-66页
参考文献第66-70页
攻读硕士学位期间发表的论文第70-72页
致谢第72页

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