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基于数据挖掘的工程项目全寿命期风险决策支持系统研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
1 绪论第8-15页
   ·问题的提出第8-9页
     ·工程项目风险管理难度增大第8页
     ·工程项目全寿命周期风险管理理论受到重视第8页
     ·决策支持系统在各行业的广泛应用第8页
     ·数据挖掘的日趋成熟第8-9页
   ·论文研究的目的及意义第9-10页
     ·论文研究的目的第9页
     ·论文研究的意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-14页
     ·工程项目风险管理研究现状第10-11页
     ·决策支持系统研究现状第11-12页
     ·数据挖掘和数据仓库研究现状第12-14页
   ·论文研究基本框架第14-15页
2 相关理论概述第15-25页
   ·工程项目全寿命期风险管理基本内容第15-18页
     ·工程项目全寿命期风险管理理论第15-17页
     ·工程项目全寿命期集成化风险管理第17-18页
   ·决策支持系统相关理论第18-20页
     ·决策支持系统概述第18页
     ·决策支持与决策支持系统的定义及特征第18-20页
   ·数据挖掘相关理论第20-23页
     ·知识发现与数据挖掘第20-21页
     ·知识发现过程与各阶段任务第21-22页
     ·数据挖掘的任务第22-23页
   ·数据挖掘和数据仓库第23-24页
     ·数据仓库的特征第23页
     ·基于数据仓库的数据挖掘技术第23-24页
   ·本章小结第24-25页
3 面向对象的工程项目全寿命期风险DSS 模型第25-32页
   ·引言第25页
   ·面向对象的方法第25-26页
     ·面向对象方法的产生和其优点第25页
     ·面向对象的特点第25-26页
   ·面向对象的模型第26-27页
   ·面向对象工程项目全寿命期风险DSS 模型第27-31页
     ·工程项目全寿命期风险DSS 需求分析第27-28页
     ·工程项目全寿命周期风险DSS 面向对象的分析和设计第28-31页
   ·本章小结第31-32页
4 基于数据挖掘的工程项目全寿命期风险DSS 结构第32-38页
   ·引言第32页
   ·DSS 的构造第32页
   ·DSS 的人机界面和问题处理系统第32-33页
     ·人机界面第32-33页
     ·问题处理系统第33页
   ·DSS 系统设计效益原则第33-34页
   ·DSS 系统体系结构第34-37页
     ·DSS 四库系统第34-35页
     ·基于数据挖掘的项目全寿命周期风险DSS 体系结构第35-37页
   ·本章小结第37-38页
5 数据挖掘在工程项目全寿命期风险DSS 中的应用第38-55页
   ·引言第38页
   ·数据挖掘方法[75]第38-41页
     ·聚类分析第38-39页
     ·关联规则发现第39-40页
     ·异常发现第40页
     ·分类发现第40-41页
   ·数据挖掘算法及评述第41-44页
     ·决策树算法第41页
     ·贝叶斯算法第41-42页
     ·神经网络算法第42-43页
     ·遗产算法第43页
     ·粗糙集算法第43-44页
   ·基于CAMM 算法的风险模型第44-54页
     ·决策树算法相关知识第44-45页
     ·ID3 改进算法CAMM第45页
     ·CAMM 算法基本概念第45-48页
     ·实例分析第48-54页
   ·本章小结第54-55页
6 数据仓库设计第55-62页
   ·引言第55页
   ·工程项目全寿命期风险管理数据仓库结构第55-58页
     ·体系结构基本内容第55-56页
     ·数据仓库数据存储第56-57页
     ·工程项目全寿命期风险管理数据仓库结构设计第57-58页
   ·工程项目全寿命期风险管理数据仓库数据建模第58-61页
     ·从实体-关系模型到多维模型第58-59页
     ·多维模型的模式第59-60页
     ·基于雪花模式的工程项目运营阶段风险管理数据仓库建模第60-61页
   ·本章小结第61-62页
7 结论第62-64页
   ·主要结论第62页
   ·研究的局限性第62页
   ·有待进一步研究的问题第62-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页
附录第69页

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