| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13页 |
| 1.4 论文组织形式 | 第13-14页 |
| 2 相关知识与技术基础 | 第14-20页 |
| 2.1 数据挖掘基本概念 | 第14-17页 |
| 2.1.1 数据挖掘步骤 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数据挖掘算法 | 第16-17页 |
| 2.2 企业环境行为信用评价 | 第17-19页 |
| 2.2.1 企业环境行为信用评价 | 第17-18页 |
| 2.2.2 企业环境行为评价等级 | 第18-19页 |
| 2.3 数据挖掘在企业环境行为评价中的应用 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 企业环境行为信用评价框架及指标体系 | 第20-33页 |
| 3.1 企业环境行为信用评价框架 | 第20页 |
| 3.2 企业环境行为评价指标 | 第20-22页 |
| 3.3 企业环境行为信用评价体系属性集 | 第22-25页 |
| 3.4 数据预处理 | 第25-26页 |
| 3.5 基于粗糙集的属性约简 | 第26-32页 |
| 3.5.1 粗糙集概念 | 第26-28页 |
| 3.5.2 粗糙集属性约简 | 第28-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 优化组合的C4.5 算法 | 第33-46页 |
| 4.1 决策树相关知识 | 第33-37页 |
| 4.1.1 决策树算法 | 第33-35页 |
| 4.1.2 几种决策树算法的分析与比较 | 第35-37页 |
| 4.2 C4.5算法分析 | 第37-42页 |
| 4.2.1 对决策树分枝的优化 | 第39-40页 |
| 4.2.2 对连续数据离散化的优化 | 第40-42页 |
| 4.3 改进后的C4.5算法 | 第42-44页 |
| 4.4 优化组合的C4.5算法 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 实验对比与应用分析 | 第46-60页 |
| 5.1 实验的软硬件平台 | 第46-47页 |
| 5.2 改进后的C4.5算法与C4.5算法对比实验 | 第47-49页 |
| 5.3 优化组合的C4.5算法实验分析 | 第49-51页 |
| 5.4 基于优化组合的C4.5算法环境行为信用评价应用对比 | 第51-57页 |
| 5.5 湖南省企业环境行为信用评价系统 | 第57-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第60页 |
| 6.2 研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 | 第66-68页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |