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OLAP与数据挖掘一体化研究和应用--铝电解槽电解质温度分析系统

第一章 引言第1-14页
   ·选题的意义第10-11页
   ·课题研究的内容第11-12页
     ·数据仓库第11页
     ·OLAP第11-12页
     ·数据挖掘(Data Mining)第12页
     ·回归算法第12页
   ·课题研究的目标第12-14页
     ·数据仓库的设计原则第12页
     ·OLAP与数据挖掘一体化框架第12页
     ·回归分析算法与铝电解温度分析第12-13页
     ·铝电解槽多维分析系统第13-14页
第二章 铝电解工艺第14-20页
   ·课题的背景与意义第14-15页
   ·铝电解原理与工艺简介第15-17页
   ·温度在铝电解过程中的作用第17-18页
   ·氟化铝与铝电解温度的关系第18页
   ·计算机技术在铝电解中的应用第18-20页
第三章 数据仓库技术第20-27页
   ·数据仓库的产生第20页
   ·数据仓库的基本概念与特征第20-22页
   ·数据仓库的结构第22-23页
   ·数据仓库的关键技术第23-25页
     ·数据的抽取第23页
     ·数据的存储和管理第23-24页
     ·数据的表现第24-25页
   ·数据仓库中的数据组织第25-26页
     ·数据仓库的数据组织结构第25页
     ·粒度与分割第25-26页
     ·数据仓库的数据组织形式第26页
   ·数据仓库的应用前景第26-27页
第四章 联机分析处理技术(OLAP)第27-39页
   ·OLAP的概念第27-29页
     ·OLAP的12基本准则第27-28页
     ·OLAP的FASMI准则第28-29页
   ·OLTP与OLAP的关系及比较第29-30页
   ·OLAP的几个基本术语第30-33页
     ·OLAP中的几个基本概念第30-31页
     ·多维数据分析的基本方法第31-33页
   ·OLAP主要实现的功能第33页
   ·OLAP的实现方式第33-38页
     ·多维型联机分析处理(MOLAP,Multi-Dimensional OLAP)第34-35页
     ·关系型联机分析处理(ROLAP,Relational OLAP)第35-38页
     ·混合型HOLAP第38页
   ·OLAP的研究现状第38-39页
第五章 数据挖掘第39-52页
   ·数据挖掘的定义第39-41页
   ·数据挖掘过程第41-43页
   ·数据挖掘与专家系统的区别第43-44页
   ·数据挖掘、机器学习和统计第44页
   ·数据挖掘的任务和方法第44-49页
     ·数据挖掘的任务第44-47页
     ·数据挖掘几种常用方法第47-49页
   ·数据挖掘的特点第49-50页
   ·数据挖掘技术的现状第50-52页
第六章 OLAP与数据挖掘一体化第52-61页
   ·OLAP和数据挖掘在分析数据时的区别第52-54页
   ·OLAP与数据挖掘一体化的现状第54-55页
   ·研究一体化的原因第55页
   ·OLAP与数据挖掘一体化的系统结构第55-59页
     ·一体化研究的目的第55-56页
     ·一体化体系结构的特性第56-58页
     ·一体化模型体系结构第58-59页
   ·一体化模型与单纯OLAP和DM的比较第59-60页
   ·一体化模型所面临的问题第60-61页
第七章 回归分析第61-66页
   ·线性回归和多元回归第61-64页
   ·非线性回归第64页
   ·加权线性回归方法第64-66页
第八章 一体化框架以及回归算法在铝电解中的应用和实现第66-80页
   ·背景第66页
   ·系统体系的设计第66-71页
     ·系统结构第66页
     ·铝电解数据仓库的设计第66-71页
   ·系统所用技术第71-73页
   ·SAS技术第73-76页
   ·系统产生的效果第76-80页
     ·OLAP效果第76-78页
     ·数据挖掘效果第78-80页
第九章 结束语第80-81页
参考文献第81-83页
致谢第83-84页
攻读硕士期间发表的论文和研究成果第84页

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