基于数据挖掘技术仓库管理系统的应用与研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·数据挖掘技术发展概况及现状 | 第9-14页 |
| ·数据挖掘技术 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘技术应用 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络研究历史与现状 | 第13-14页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第二章 神经网络数据挖掘及其相关技术 | 第16-30页 |
| ·神经网络BP 算法 | 第16-22页 |
| ·算法结构 | 第16-17页 |
| ·Hebb 学习规则 | 第17-18页 |
| ·BP 学习过程 | 第18页 |
| ·BP 网络各层的计算 | 第18-22页 |
| ·BP 算法的改进 | 第22-25页 |
| ·BP 算法改进分析 | 第22-23页 |
| ·改进BP 算法应用 | 第23-25页 |
| ·BP 算法与数据仓库 | 第25-29页 |
| ·BP 算法应用分析 | 第25-26页 |
| ·BP 算法的数据仓库 | 第26-27页 |
| ·算法与数据仓库连接 | 第27-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 库存控制技术 | 第30-39页 |
| ·库存控制分类 | 第30-33页 |
| ·ABC 管理控制方法 | 第30-31页 |
| ·EOQ 管理控制方法 | 第31-32页 |
| ·季节控制方法 | 第32-33页 |
| ·库存控制模型 | 第33-35页 |
| ·生产库存控制模型 | 第33-34页 |
| ·服装销售企业阶段库存控制模型 | 第34-35页 |
| ·基于神经网络的阶段库存控制模型 | 第35-38页 |
| ·库存参数 | 第35-36页 |
| ·库存模型 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第四章 数据挖掘系统框架 | 第39-50页 |
| ·仓库数据挖掘 | 第39-42页 |
| ·仓库数据挖掘过程 | 第39-41页 |
| ·仓库数据挖掘功能分析 | 第41-42页 |
| ·仓库数据挖掘系统指标体系 | 第42-46页 |
| ·仓库物流及业务流程 | 第42-43页 |
| ·库存控制体系 | 第43-46页 |
| ·数据挖掘可视化 | 第46-49页 |
| ·方法与模型 | 第46-48页 |
| ·神经网络数据挖掘可视化 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 原型系统及其应用 | 第50-70页 |
| ·系统概述 | 第50-52页 |
| ·系统设计背景 | 第50-51页 |
| ·系统设计意义 | 第51页 |
| ·系统设计 | 第51-52页 |
| ·系统体系结构 | 第52-58页 |
| ·系统构架 | 第52-54页 |
| ·系统逻辑结构 | 第54-55页 |
| ·外部接口 | 第55-58页 |
| ·数据挖掘的实现 | 第58-64页 |
| ·数据库设计 | 第58-60页 |
| ·应用实例 | 第60-64页 |
| ·仓库管理系统的实现 | 第64-67页 |
| ·数据库设计 | 第64页 |
| ·操作实现 | 第64-67页 |
| ·系统应用示例 | 第67-68页 |
| ·数据挖掘仓库管理系统的基本操作 | 第67-68页 |
| ·性能分析 | 第68页 |
| ·小结 | 第68-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70页 |
| ·展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 攻博/硕期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
