| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景介绍 | 第10-11页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状综述 | 第12-14页 |
| ·研究内容及论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 基于聚类分析的数据挖掘技术 | 第16-38页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第16-26页 |
| ·数据挖掘概念及特点 | 第16-19页 |
| ·数据挖掘技术及算法 | 第19-25页 |
| ·数据挖掘技术的发展趋势 | 第25-26页 |
| ·聚类分析数据挖掘技术概述 | 第26-31页 |
| ·聚类分析概述 | 第26-27页 |
| ·常用聚类分析算法 | 第27-29页 |
| ·聚类分析步骤 | 第29-30页 |
| ·聚类分析在数据挖掘中的应用 | 第30-31页 |
| ·基于聚类分析的数据挖掘技术在本文中的应用 | 第31-37页 |
| ·模糊聚类分析简介 | 第31-32页 |
| ·模糊聚类分析算法的选择 | 第32-35页 |
| ·基于模糊c-均值聚类算法的数据挖掘模型 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于数据挖掘的货品存储分配策略实际案例研究 | 第38-53页 |
| ·问题描述 | 第38页 |
| ·数据准备 | 第38-42页 |
| ·数据选择 | 第42-43页 |
| ·数据预处理 | 第43-44页 |
| ·基于模糊c-均值聚类算法的数据挖掘 | 第44-50页 |
| ·聚类指标的选取 | 第44-46页 |
| ·初始参数的选择 | 第46-47页 |
| ·初始隶属度矩阵的确定 | 第47-48页 |
| ·聚类迭代 | 第48-49页 |
| ·聚类结果分析 | 第49-50页 |
| ·货品存储分配策略的确定 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 货品存储分配策略的仿真分析验证 | 第53-66页 |
| ·仿真分析工具Arena概述 | 第53-54页 |
| ·Arena简介 | 第53页 |
| ·Arena仿真步骤 | 第53-54页 |
| ·货品存储分配策略下的配送仿真建模 | 第54-62页 |
| ·业务流程描述 | 第54-55页 |
| ·确定成本函数 | 第55-56页 |
| ·模型实体定义 | 第56-57页 |
| ·根据订单配送的Arena建模 | 第57-58页 |
| ·数据输入分析 | 第58-61页 |
| ·仿真参数设置 | 第61-62页 |
| ·仿真结果分析 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录A FCM聚类算法(C++实现) | 第71-81页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 研究生履历 | 第83-84页 |