面向摩托车智能设计的数据挖掘系统研究与应用

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面向摩托车智能设计的数据挖掘系统研究与应用

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面向摩托车智能设计的数据挖掘系统研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
1 绪论	第10-20页
· 研究背景	第10-11页
· 问题的提出	第11-13页
· 摩托车智能设计系统的概述	第11-12页
· 摩托车智能设计数据挖掘系统的提出	第12页
· 课题来源及研究意义	第12-13页
· 研究现状	第13-17页
· 数据挖掘产生发展过程	第13-14页
· 数据挖掘技术研究现状	第14-15页
· 神经网络技术研究现状	第15-17页
· 课题研究内容	第17页
· 论文结构	第17-18页
· 本章小结	第18-20页
2 摩托车智能设计数据挖掘系统的方案设计	第20-32页
· 摩托车总体设计数据挖掘系统概述	第20-24页
· 摩托车总体设计概述	第20-21页
· 摩托车总体设计中车型分类概述	第21-22页
· 摩托车总体设计中数据挖掘的任务	第22-23页
· 摩托车总体设计数据挖掘的的内容	第23-24页
· 数据挖掘基本概念	第24-27页
· 数据挖掘定义	第24-25页
· 数据挖掘系统的一般体系结构	第25-27页
· 方案设计	第27-30页
· 摩托车智能设计数据挖掘系统I/O 功能	第27-28页
· 摩托车智能设计挖掘系统框架结构	第28-30页
· 摩托车智能设计挖掘系统工作流程	第30页
· 本章小结	第30-32页
3 摩托车智能设计数据挖掘系统挖掘方法的研究	第32-58页
· 摩托车智能设计数据挖掘求解问题的思路和方法	第32-33页
· 摩托车智能设计数据挖掘系统的数据挖掘方法	第33-37页
· 数据挖掘系统采用的一般技术	第33-35页
· 本系统的数据挖掘方法	第35页
· ART 和BP 网络的比较	第35-37页
· ART1 与BP 神经网络在系统中的实现	第37-56页
· ART1 和BP 神经网络集成挖掘原理	第37-38页
· 挖掘前的数据准备	第38-44页
· 基于 ART1 网络的摩托车聚类学习过程	第44-50页
· 基于 BP 网络的摩托车记忆、预测检索过程	第50-56页
· 本章小结	第56-58页
4 摩托车智能设计数据挖掘系统的设计	第58-68页
· 数据挖掘系统的设计概述	第58-60页
· 数据挖掘系统的设计要求	第58页
· 数据挖掘系统的组织方式	第58-59页
· 数据挖掘引擎的特点	第59-60页
· 数据挖掘系统的设计	第60-65页
· 基于 ART1 神经网络部分的数据挖掘引擎的设计	第60-62页
· 基于 BP 神经网络的数据挖掘引擎的设计	第62-65页
· 生成算例结果评价	第65-67页
· ART1 训练与聚类结果	第65页
· BP 网络的学习结果	第65-66页
· 总体方案生成	第66-67页
· 本章小结	第67-68页
5 摩托车智能设计数据挖掘系统的软件实现	第68-80页
· 系统开发思路	第68-69页
· 设计思想	第68页
· 体系结构	第68页
· 开发环境	第68-69页
· 软件实现	第69-77页
· 实例分类部分的软件实现	第69-73页
· 车型记忆、预测检索部分的软件实现	第73-77页
· 本章小结	第77-80页
6 结论	第80-82页
致谢	第82-84页
参考文献	第84-88页
附录A:攻读硕士学位期间发表的论文	第88-89页
附录B:攻读硕士学位期间参加的科研项目	第89-90页
独创性声明	第90页
学位论文版权使用授权书	第90页

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