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基于关联规则挖掘和集对分析的海船船员适任性评价方法研究

创新点摘要第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第1章 绪论第13-28页
    1.1 选题背景及意义第13-15页
        1.1.1 选题背景第13-14页
        1.1.2 研究意义第14-15页
    1.2 研究现状第15-24页
        1.2.1 研究现状第15-23页
        1.2.2 研究中发现的问题第23-24页
    1.3 本文研究的目标、思路和任务第24-26页
        1.3.1 研究目标第24页
        1.3.2 研究思路第24-25页
        1.3.3 研究任务第25-26页
    1.4 论文结构和研究内容第26-28页
        1.4.1 论文结构第26页
        1.4.2 研究内容第26-28页
第2章 我国海员现状分析第28-47页
    2.1 我国海员现状概述第28-29页
    2.2 我国海员现状分析第29-45页
        2.2.1 我国海员的总体情况第29-30页
        2.2.2 我国海员持证情况第30-35页
        2.2.3 我国海员持证分析第35-45页
    2.3 小结第45-47页
第3章 基于关联规则挖掘技术的海事中人的因素关联性分析第47-74页
    3.1 引言第47-48页
    3.2 关联规则挖掘理论与免疫遗传算法第48-54页
        3.2.1 关联规则挖掘第48-50页
        3.2.2 免疫遗传算法第50-54页
    3.3 基于免疫遗传算法的多维关联规则挖掘第54-63页
        3.3.1 多维关联规则挖掘研究现状第54-55页
        3.3.2 基于跨层多维编码免疫遗传算法的关联规则挖掘方法第55-63页
    3.4 基于驾驶台资源管理的海事中人的因素关联规则挖掘第63-70页
        3.4.1 指标体系的建立第63-66页
        3.4.2 算法实现与步骤第66-70页
    3.5 数据挖掘结果与对策分析第70-72页
        3.5.1 数据挖掘结果与分析第70-72页
        3.5.2 对策与建议第72页
    3.6 小结第72-74页
第4章 基于模糊集对分析的船员适任能力评价研究第74-100页
    4.1 引言第74-75页
    4.2 集对分析理论第75-79页
        4.2.1 集对分析基本原理第75-77页
        4.2.2 模糊集对分析的定义第77页
        4.2.3 联系度的取值方法第77-79页
    4.3 基于模糊集对分析的船员适任能力评价模型第79-91页
        4.3.1 评价指标体系第79-85页
        4.3.2 基于模糊集对分析的船员适任能力评价第85-87页
        4.3.3 基于实例的模型验证与分析第87-91页
    4.4 基于直觉模糊熵的评价模型权重的确定方法第91-99页
        4.4.1 直觉模糊熵相关定义第93页
        4.4.2 基于直觉模糊熵的模型权重确定第93-96页
        4.4.3 模型验证与分析第96-99页
    4.5 小结第99-100页
第5章 基于熵权集对分析的船员海上应急能力评价研究第100-114页
    5.1 引言第100-101页
    5.2 基于模糊集对分析的船员海上应急能力评价方法第101-106页
        5.2.1 指标体系的建立第101-104页
        5.2.2 基于模糊集对分析的船员海上应急能力评价方法第104页
        5.2.3 模型的验证与分析第104-106页
    5.3 基于熵权集对分析的船员海上应急能力评价模型第106-113页
        5.3.1 基于熵权的组合权重法第107-108页
        5.3.2 评价等级的确定第108-110页
        5.3.3 模型验证与分析第110-113页
    5.4 小结第113-114页
第6章 结论第114-119页
    6.1 全文总结第114-116页
    6.2 研究展望第116-119页
        6.2.1 技术角度上的研究任务第116-117页
        6.2.2 管理角度上的研究任务第117-119页
参考文献第119-131页
攻读学位期间公开发表论文第131-132页
致谢第132-133页
作者简介第133页

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