远洋船舶调度数据挖掘技术研究与应用

摘要	第1-8页
Abstract	第8-14页
第1章 绪论	第14-27页
·引言	第14-15页
·船舶调度相关知识介绍	第15-17页
·数据挖掘综述	第17-20页
·数据挖掘概述	第17页
·数据挖掘步骤	第17-18页
·数据挖掘方法	第18-20页
·数据挖掘在交通行业中的应用	第20-23页
·远洋船舶调度数据的特点与粗糙集理论	第23-24页
·本文主要研究内容	第24-27页
第2章 粗糙集理论	第27-43页
·知识表达系统	第27-29页
·信息系统与决策系统	第27-29页
·知识表示形式	第29页
·粗糙集理论基本知识	第29-37页
·知识与分类	第30-31页
·集合的上近似、下近似	第31-32页
·知识的简化和核、相对简化和相对核	第32-34页
·知识的依赖性	第34-35页
·属性的重要性	第35-36页
·决策规则	第36-37页
·粗糙集与其他不确定性理论的比较	第37-39页
·粗糙集与模糊集	第37页
·粗糙集与概率统计方法	第37-38页
·粗糙集与Dempster-shafer证据理论	第38-39页
·粗糙集的理论研究及应用现状	第39-42页
·粗糙集的理论研究	第39-41页
·粗糙集的应用研究	第41-42页
·本章小结	第42-43页
第3章 船舶调度数据仓库及挖掘体系	第43-72页
·引言	第43页
·数据仓库的基本概念	第43-50页
·数据仓库的定义	第43-44页
·关系型数据库与数据仓库的区别	第44-50页
·船舶调度数据仓库建模	第50-56页
·船舶调度数据仓库概念模型设计	第50-52页
·船舶调度数据仓库逻辑模型设计	第52-55页
·船舶调度数据仓库物理模型设计	第55-56页
·船舶调度数据仓库的实现途径	第56-58页
·船舶调度数据挖掘体系模型	第58-59页
·面向全球港口货物装卸分析主题的数据仓库研究实例	第59-71页
·需求分析	第60页
·事实及其量度和粒度的确定	第60-62页
·数据模型	第62-63页
·数据分析	第63-69页
·应用结论	第69-71页
·小结	第71-72页
第4章 基于粗糙集的远洋航线与货物流向规律分析	第72-95页
·引言	第72页
·关联规则研究	第72-77页
·关联规则基本概念	第72-74页
·关联规则技术研究现状	第74-77页
·粗糙集理论应用于关联规则挖掘的优势	第77页
·基于粗糙集的关联算法	第77-92页
·关联规则与粗糙集的联系	第77-78页
·基于粗糙集的单维关联规则挖掘	第78-85页
·基于粗糙集的远洋货物运输多维关联规则挖掘	第85-92页
·航线布局与货物流向分析研究实例	第92-94页
·小结	第94-95页
第5章 基于粗糙集的船舶营运油耗分析	第95-125页
·引言	第95页
·现有几种典型的属性约简算法及其分析	第95-101页
·基于差别函数的算法	第96-97页
·基于依赖度的算法	第97页
·基于分类质量的算法	第97-98页
·基于信息熵的算法	第98-99页
·基于差别矩阵中属性频率的算法	第99-100页
·算法分析	第100-101页
·一种基于正域的启发式属性约简改进算法	第101-105页
·正域求解经典算法	第101-102页
·正域求解改进算法及基于正域的属性约简算法	第102-104页
·算法分析及试验结果	第104-105页
·一种基于分类能力的新属性约简启发式算法	第105-109页
·分类能力的定义	第105-106页
·属性重要性度量方法	第106-107页
·基于分类能力的属性多样性启发式算法	第107-108页
·算法分析及试验结果	第108-109页
·船舶耗油分析	第109-123页
·船舶油耗数据来源	第109-111页
·船舶油耗数据的预处理	第111-116页
·船舶耗油因素的重要性计算及约简	第116-117页
·船舶油耗研究实例	第117-121页
·船舶耗油决策规则	第121-123页
·本章小结	第123-125页
第6章 总结与展望	第125-128页
·总结	第125-126页
·展望	第126-128页
参考文献	第128-140页
攻读学位期间公开发表论文	第140-142页
致谢	第142-143页
研究生履历	第143页