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基于聚类的建设工程材料数据挖掘信息系统的设计与实现

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
   ·研究背景及选题的意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
     ·数据挖掘的研究现状第11-12页
     ·聚类分析的研究现状第12-13页
   ·本文的主要内容、创新点及结构安排第13-16页
第二章 聚类分析方法与数据挖掘第16-30页
   ·数据挖掘技术第16-23页
     ·数据挖掘的功能第16-17页
     ·数据挖掘的主要技术及技术特点第17-18页
     ·数据挖掘的特点第18-19页
     ·数据挖掘的过程第19-20页
     ·进行数据挖掘应该注意的问题第20-21页
     ·数据挖掘的典型应用领域第21页
     ·数据挖掘和材料信息的结合第21-23页
   ·聚类分析第23-26页
     ·聚类算法的分类第23页
     ·数据挖掘应用对聚类分析的要求第23-25页
     ·常见聚类算法的比较第25-26页
   ·K-Means算法第26-28页
     ·K-Means算法基本思想第26页
     ·K-Means算法处理流程第26-27页
     ·聚类中心点初值生成方法第27-28页
     ·K-Means算法聚类总结第28页
   ·本章小结第28-30页
第三章 信息系统需求分析第30-37页
   ·建设工程材料信息发布数据现状第30-31页
   ·系统需求分析第31-36页
     ·用户需求分析第31-32页
     ·系统性能需求分析第32-33页
     ·系统功能需求分析第33页
     ·系统数据需求分析第33-35页
     ·系统界面需求分析第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 系统总体设计与实现第37-53页
   ·系统总体设计第37-39页
     ·总体框架与流程设计第37-38页
     ·设计原则第38-39页
   ·数据库设计第39-40页
     ·数据库设计原则第39页
     ·数据库表的设计第39-40页
   ·系统功能模块设计第40-45页
     ·用户管理模块第41-42页
     ·信息查询模块第42页
     ·数据分析模块第42-43页
     ·数据管理模块第43-44页
     ·系统管理模块第44-45页
   ·聚类分析算法设计与实现第45-51页
   ·系统界面设计第51-52页
   ·本章小结第52-53页
第五章 系统测试与数据挖掘结果分析第53-60页
   ·系统功能测试第53-58页
   ·系统性能测试第58-59页
   ·测试结果总结第59-60页
总结与展望第60-61页
参考文献第61-63页
附录1 材料产品信息表第63-67页
附录2 材料厂商信息表第67-73页
致谢第73页

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