基于MADM-DT的并行组合评估模型的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·问题的提出 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·研究的内容和章节安排 | 第8-10页 |
| 第二章 基于MADM-DT的并行组合评估模型 | 第10-16页 |
| ·模型结构 | 第10页 |
| ·模型原理 | 第10-14页 |
| ·MADM-DT的结合 | 第14-16页 |
| 第三章 多属性决策的相关理论 | 第16-24页 |
| ·多属性决策理论发展简介 | 第16-17页 |
| ·数据与决策 | 第17页 |
| ·属性度量 | 第17-19页 |
| ·几种属性权重确定方法 | 第19-21页 |
| ·专家咨询法 | 第20页 |
| ·相对比较法 | 第20-21页 |
| ·熵值法 | 第21页 |
| ·经典多属性决策方法 | 第21-24页 |
| ·简单线性加权法 | 第22页 |
| ·TOPSIS法 | 第22-24页 |
| 第四章 数据挖掘决策树分类技术 | 第24-44页 |
| ·数据挖掘简介 | 第24-26页 |
| ·决策树技术发展简介 | 第26-27页 |
| ·决策树基本概念 | 第27页 |
| ·决策树算法基本原理 | 第27-32页 |
| ·决策树生成算法 | 第28-29页 |
| ·树剪枝 | 第29-32页 |
| ·分类规则提取 | 第32页 |
| ·决策树技术的研究方向 | 第32-33页 |
| ·常见的决策树技术 | 第33-44页 |
| ·CLS学习算法 | 第33-34页 |
| ·ID3算法 | 第34-35页 |
| ·C4.5算法 | 第35-37页 |
| ·C5.0算法 | 第37-38页 |
| ·CART算法 | 第38-39页 |
| ·CHAID算法 | 第39页 |
| ·SLIQ算法 | 第39-41页 |
| ·SPRINT算法 | 第41-42页 |
| ·PUBLIC算法 | 第42-44页 |
| 第五章 实例应用 | 第44-55页 |
| ·研究背景 | 第44-45页 |
| ·评估目标 | 第45页 |
| ·数据分析 | 第45-46页 |
| ·MADM评估模型的应用 | 第46-49页 |
| ·DT评估模型的应用 | 第49-53页 |
| ·结果对比与综合 | 第53-55页 |
| 第六章 结论与展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录(攻读硕士学位期间发表论文目录) | 第61页 |
