摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-12页 |
第一章 绪论 | 第12-21页 |
·课题背景及研究意义 | 第12-13页 |
·电信决策支持系统的研究现状 | 第13-14页 |
·决策支持系统及相关技术 | 第14-17页 |
·决策支持系统 | 第14-15页 |
·数据仓库技术 | 第15-16页 |
·数据挖掘技术 | 第16-17页 |
·本文研究工作概述 | 第17-19页 |
·研究内容 | 第17-19页 |
·主要创新点 | 第19页 |
·本文的内容安排 | 第19-21页 |
第二章 系统分析与设计 | 第21-27页 |
·引言 | 第21页 |
·系统分析 | 第21-22页 |
·系统需求分析 | 第21-22页 |
·系统功能目标 | 第22页 |
·NET框架和系统逻辑结构设计 | 第22-24页 |
·系统架构的选择——.NET框架 | 第22-23页 |
·后台数据库的选择—SQL Server 2000 | 第23页 |
·系统逻辑结构设计 | 第23-24页 |
·系统功能设计及技术路线 | 第24-26页 |
·统计分析功能的技术路线 | 第25页 |
·决策咨询功能的技术路线 | 第25-26页 |
·本章小结 | 第26-27页 |
第三章 系统关键技术研究Ⅰ——聚类方法研究 | 第27-37页 |
·引言 | 第27-28页 |
·基于层次的K-MEANS初始化算法 | 第28-33页 |
·层次抽样初始化的相关理论 | 第28-30页 |
·基于层次抽样初始化的聚类算法 | 第30-32页 |
·算法时空分析 | 第32-33页 |
·实验结果及分析 | 第33-36页 |
·模拟数据实验 | 第33-35页 |
·真实数据实验 | 第35-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第四章 系统关键技术研究Ⅱ——预测方法研究 | 第37-57页 |
·引言 | 第37-38页 |
·EPNET模型简介 | 第38-39页 |
·基于EPNET的预测方法 | 第39-41页 |
·算法描述 | 第39-40页 |
·关于算法的几点说明 | 第40-41页 |
·实验结果及分析 | 第41-45页 |
·实验数据及评价标准 | 第41-42页 |
·有关参数的设置 | 第42页 |
·实验结果与分析 | 第42-45页 |
·时间序列ARMA模型预测 | 第45-49页 |
·参数估计 | 第46页 |
·适用性检验 | 第46-49页 |
·时间序列ARMA模型预测实验及分析 | 第49-51页 |
·实例测试 | 第49-51页 |
·性能分析 | 第51页 |
·预测模型的激励学习 | 第51-56页 |
·激励学习规划规则抽取和偏置算法 | 第52-54页 |
·实验和分析 | 第54-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第五章 系统关键技术研究Ⅲ——决策支持系统中的模型部件研究 | 第57-77页 |
·引言 | 第57-58页 |
·层次分析法(AHP) | 第58-64页 |
·层次分析法建模的基本步骤 | 第58-60页 |
·群组AHP(Group-AHP) | 第60-62页 |
·投资预测模型与AHP | 第62-64页 |
·IPDSS模型部件的设计及实现 | 第64-76页 |
·模型库设计 | 第64-67页 |
·方法库设计 | 第67页 |
·模型库与方法库合并 | 第67-68页 |
·模型管理系统的实现 | 第68-76页 |
·本章小结 | 第76-77页 |
第六章 系统的实现及功能简介 | 第77-96页 |
·引言 | 第77页 |
·系统开发和运行环境 | 第77-78页 |
·开发环境 | 第77页 |
·运行环境 | 第77-78页 |
·系统框架 | 第78-81页 |
·逻辑框架 | 第78-79页 |
·功能模块结构 | 第79-81页 |
·数据挖掘的实现 | 第81-86页 |
·电信数据挖掘系统功能简介 | 第82-83页 |
·挖掘过程 | 第83-86页 |
·模型部件的实现及管理 | 第86-95页 |
·分析预测模型 | 第87页 |
·投资预测模型 | 第87-89页 |
·投资回报模型 | 第89-93页 |
·投资分解模型 | 第93-95页 |
·数据挖掘模型 | 第95页 |
·本章小结 | 第95-96页 |
结束语 | 第96-98页 |
致谢 | 第98-99页 |
参考文献 | 第99-105页 |
附录 | 第105页 |