| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 数据集成研究现状及方法 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究内容和贡献 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 数据集成中数据不一致性研究与分析 | 第15-24页 |
| 2.1 数据不一致性研究 | 第15-17页 |
| 2.1.1 数据质量分析 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数据不一致性的类型 | 第16-17页 |
| 2.1.3 数据不一致性一般数据模型 | 第17页 |
| 2.2 数据不一致性的产生原因和解决方法 | 第17-20页 |
| 2.2.1 数据不一致性的产生原因 | 第17-18页 |
| 2.2.2 解决方法分类 | 第18-20页 |
| 2.3 数据清洗研究 | 第20-23页 |
| 2.3.1 数据清洗阶段 | 第20-21页 |
| 2.3.2 数据清洗模型 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于模糊多属性决策及数据依赖关系解决方案研究 | 第24-42页 |
| 3.1 方案概述 | 第24-25页 |
| 3.2 相关原理概述 | 第25-26页 |
| 3.2.1 模糊多属性决策原理 | 第25页 |
| 3.2.2 数据依赖关系简介 | 第25-26页 |
| 3.3 数据源数据质量属性分析 | 第26-30页 |
| 3.3.1 数据源数据质量属性选择 | 第26-27页 |
| 3.3.2 数据质量属性定义 | 第27-29页 |
| 3.3.3 数据质量属性来源 | 第29-30页 |
| 3.3.4 数据集成定义 | 第30页 |
| 3.4 数据不一致性的解决 | 第30-36页 |
| 3.4.1 定性属性的量化 | 第31-32页 |
| 3.4.2 解决过程 | 第32-34页 |
| 3.4.3 实例演示 | 第34-36页 |
| 3.5 实验验证 | 第36-41页 |
| 3.5.1 实验设计 | 第36-38页 |
| 3.5.2 实验分析 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于模糊神经网络的多属性决策解决方案研究 | 第42-55页 |
| 4.1 方案概述 | 第42-43页 |
| 4.2 相关原理介绍 | 第43-46页 |
| 4.2.1 人工神经网络概述 | 第43-44页 |
| 4.2.2 模糊神经网络多属性决策概述 | 第44页 |
| 4.2.3 模糊LMS神经网络算法 | 第44-46页 |
| 4.3 数据不一致性的解决 | 第46-51页 |
| 4.3.1 解决过程 | 第46-48页 |
| 4.3.2 实例演示 | 第48-51页 |
| 4.4 实验验证 | 第51-54页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第51页 |
| 4.4.2 实验分析 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 石油运输系统数据集成系统设计 | 第55-78页 |
| 5.1 系统建设目标和总体架构设计 | 第55-57页 |
| 5.1.1 系统建设目标 | 第55-56页 |
| 5.1.2 系统总体架构设计 | 第56-57页 |
| 5.2 数据集成层设计分析 | 第57-60页 |
| 5.2.1 ODS层 | 第58页 |
| 5.2.2 数据仓库层 | 第58-59页 |
| 5.2.3 数据集市层 | 第59-60页 |
| 5.3 ETL层设计 | 第60-67页 |
| 5.3.1 ETL概述 | 第60-61页 |
| 5.3.2 ETL设计 | 第61-65页 |
| 5.3.3 ETL数据清洗策略 | 第65-67页 |
| 5.4 数据仓库建模分析 | 第67-74页 |
| 5.4.1 建模原则 | 第68页 |
| 5.4.2 建模方式及选择 | 第68-69页 |
| 5.4.3 建模流程 | 第69-70页 |
| 5.4.4 主题域设计 | 第70-74页 |
| 5.5 物理架构和前台应用展示 | 第74-77页 |
| 5.5.1 物理架构 | 第74-75页 |
| 5.5.2 前台应用展示 | 第75-77页 |
| 5.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 总结及展望 | 第78-80页 |
| 6.1 总结 | 第78页 |
| 6.2 展望 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-83页 |