面对产品选型的灰色数据挖掘研究与应用
| 中文摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-11页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·本研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·目前国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 第2章 数据挖掘和灰色理论概述 | 第11-23页 |
| ·数据挖掘概述 | 第11-17页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第11-13页 |
| ·数据挖掘技术 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的系统结构 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第16-17页 |
| ·灰色系统理论 | 第17-20页 |
| ·灰色系统理论概述 | 第17-18页 |
| ·灰色系统的基本原理 | 第18-19页 |
| ·灰色系统理论的基本方法 | 第19-20页 |
| ·灰色理论在数据挖掘中的应用 | 第20-23页 |
| ·灰色数据挖掘思想 | 第21-22页 |
| ·灰色数据挖掘概念 | 第22-23页 |
| 第3章 多属性决策方法及其应用 | 第23-35页 |
| ·简单加性加权法 | 第23-24页 |
| ·选择法 | 第24页 |
| ·TOPSIS评估法 | 第24-26页 |
| ·灰关联分析法 | 第26-35页 |
| ·灰关联空间 | 第26-27页 |
| ·灰关联生成 | 第27-29页 |
| ·灰关联测度的四项公理 | 第29-30页 |
| ·灰关联度 | 第30-34页 |
| ·灰关联序 | 第34页 |
| ·灰关联分析法优缺点 | 第34-35页 |
| 第4章 灰色数据挖掘算法模型 | 第35-44页 |
| ·灰关联分析法 | 第35-38页 |
| ·TOPSIS评估法 | 第38-39页 |
| ·属性权重计算 | 第39-41页 |
| ·等权权重法 | 第39-40页 |
| ·白化函数权重法 | 第40页 |
| ·标准差权重法 | 第40-41页 |
| ·熵方法权重法 | 第41页 |
| ·组合决策权重计算 | 第41-44页 |
| ·主观赋权法及其优缺点 | 第41-42页 |
| ·客观赋权法及其优缺点 | 第42页 |
| ·组合赋权法 | 第42-44页 |
| 第5章 实证分析与应用软件的实现 | 第44-66页 |
| ·产品性能评价模型 | 第44-57页 |
| ·灰关联分析模型及实例说明 | 第44-50页 |
| ·TOPSIS评估分析 | 第50-57页 |
| ·应用软件的开发平台 | 第57页 |
| ·应用软件实现 | 第57-64页 |
| ·应用软件设计流程图 | 第57-58页 |
| ·应用软件的实际运行 | 第58-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第6章 结论与建议 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| ·未来研究方向 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录一 缩略语对照表 | 第73-74页 |
| 附录二 实例二及其运行结果 | 第74-76页 |
