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基于数据仓库的高校信息分析软件系统

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-18页
   ·本文研究的内容和意义第9-10页
     ·研究的内容第9页
     ·研究的意义第9-10页
   ·数据挖掘与数据仓库技术概述第10-14页
   ·神经网络技术第14-18页
     ·神经网络预测的优点第14-15页
     ·神经网络发展历史及应用前景第15-18页
第二章 数据挖掘技术第18-25页
   ·如何产生数据挖掘技术第18-19页
   ·数据挖掘的主要模式第19-21页
     ·模式的种类第19-20页
     ·挖掘中模式的分类第20-21页
   ·衡量数据挖掘算法的标准第21-22页
   ·数据挖掘方法第22-23页
   ·数据挖掘和数据仓库的关系第23页
   ·数据挖掘的对象及研究情况第23-24页
   ·数据的挖掘中要解决的问题第24-25页
第三章 人工神经网络技术第25-37页
   ·简述神经网络第25页
   ·神经网络特点第25-26页
   ·神经网络结构体系第26-27页
   ·BP 神经元网络第27-37页
     ·BP 算法改进原理第33-34页
     ·BP 算法改进方法第34-37页
第四章 系统的设计与实现第37-57页
   ·系统需求分析第37-39页
     ·功能需求第37-38页
     ·性能需求第38-39页
   ·系统设计第39-46页
     ·系统设计原则第39-40页
     ·系统设计思想第40页
     ·系统总体设计第40-42页
     ·系统架构设计第42-43页
     ·系统服务器的体系结构第43页
     ·数据库中基本表的定义第43-46页
   ·系统实现第46-57页
     ·数据挖掘的基本过程第46-47页
     ·数据挖掘模型的选取与分析第47-50页
     ·算法流程第50-52页
     ·Delphi 平台介绍第52-53页
     ·系统实现第53-57页
第五章 系统测试及结果分析第57-64页
   ·系统测试计划和设计第57-58页
   ·系统测试规程第58-60页
     ·系统测试的主要步骤第58-60页
   ·系统测试目标第60页
   ·系统测试过程第60-61页
   ·系统测试及结果分析第61-64页
第六章 总结与展望第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-69页

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