航次知识发现及其应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 图表清单 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| ·远洋运输业行业背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·远洋运输业研究现状 | 第12页 |
| ·知识发现研究现状 | 第12-13页 |
| ·基于案例推理研究现状 | 第13-15页 |
| ·知识发现基本理论 | 第15-22页 |
| ·知识发现过程 | 第15-16页 |
| ·知识发现类型及技术 | 第16-19页 |
| ·基于案例推理的方法 | 第19-22页 |
| ·论文结构及主要内容 | 第22-24页 |
| 第二章 航次知识发现研究 | 第24-49页 |
| ·航次知识发现内容 | 第24-26页 |
| ·航次知识概念及内涵 | 第24-26页 |
| ·航次知识的特征分析 | 第26页 |
| ·航次实例数据分析与预处理 | 第26-30页 |
| ·航次实例数据分析 | 第26-28页 |
| ·航次实例数据预处理 | 第28-30页 |
| ·基于决策树学习方法的优势航运能力知识发现 | 第30-37页 |
| ·航次任务特征属性 | 第31-33页 |
| ·基于CLS 算法的优势航运能力决策树学习 | 第33页 |
| ·基于C4.5 算法的条件属性判断方法 | 第33-35页 |
| ·优势航运能力知识表示形式 | 第35-37页 |
| ·基于案例推理的航线知识发现 | 第37-44页 |
| ·基于案例推理的航线知识发现思路 | 第37-38页 |
| ·航线案例表示形式 | 第38-39页 |
| ·航线案例组织 | 第39-40页 |
| ·航线案例检索 | 第40-42页 |
| ·航线案例库学习 | 第42-43页 |
| ·航线案例库的维护 | 第43-44页 |
| ·基于聚类统计方法的航次时间知识发现 | 第44-49页 |
| ·基于聚类统计方法的航次时间知识发现思路 | 第44-45页 |
| ·航次时间影响因素的数学描述 | 第45页 |
| ·航次时间聚类距离计算 | 第45-46页 |
| ·相异度矩阵 | 第46-47页 |
| ·航次时间动态聚类结果 | 第47页 |
| ·航次时间知识表示形式 | 第47-49页 |
| 第三章 航次知识发现应用研究 | 第49-74页 |
| ·优势航运能力知识发现 | 第49-59页 |
| ·数据选择与转换 | 第49-50页 |
| ·决策树生成 | 第50-59页 |
| ·航线知识发现 | 第59-61页 |
| ·航线案例数据 | 第59-60页 |
| ·航线案例组织 | 第60-61页 |
| ·航次时间知识发现 | 第61-68页 |
| ·航次时间数据预处理 | 第61-63页 |
| ·航次时间相关因素聚类 | 第63-68页 |
| ·实证研究 | 第68-74页 |
| ·航次机会选择 | 第69-70页 |
| ·航线制定 | 第70-72页 |
| ·额外时间预估 | 第72-74页 |
| 第四章 总结与展望 | 第74-75页 |
| ·论文总结 | 第74页 |
| ·进一步工作展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 在学期间的研究成果及发表的论文 | 第79页 |
