基于数据挖掘的企业库存管理系统研究

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基于数据挖掘的企业库存管理系统研究

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基于数据挖掘的企业库存管理系统研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章绪论	第7-11页
· 项目背景及意义	第7-8页
· 国内外研究现状	第8-10页
· 作者主要完成的工作	第10页
· 本文内容的组织结构	第10-11页
第二章数据挖掘技术	第11-18页
· 数据挖掘原理	第11-14页
· 数据挖掘概念和分类	第11-12页
· 数据挖掘的要素	第12页
· 数据挖掘的步骤	第12-13页
· 数据挖掘方法分析	第13-14页
· 数据挖掘与安全库存的预测	第14-15页
· BP 神经网络模型概述	第15-18页
· BP 网络结构	第15-16页
· BP 算法思想	第16-17页
· BP 算法描述	第17-18页
第三章基于数据挖掘的库存管理系统的分析与设计	第18-26页
· 系统分析	第18-21页
· 系统目标分析	第18-19页
· 用户需求分析	第19-21页
· 体系结构设计	第21-24页
· 系统主要功能模块	第24-26页
第四章库存分析模块的设计	第26-39页
· OLAP 模型设计	第26-33页
· 分析主题设计	第26-27页
· 分析指标设计	第27-33页
· 预测模型的选择依据	第33-34页
· 库存量变量的特性	第33页
· 神经网络在预测建模中的优势	第33-34页
· 预测模块的模型建立	第34-39页
· 影响安全库存的问题的分析	第34-35页
· BP 网络层数的确定	第35-36页
· BP 网络的输入、隐含、输出层的设置	第36-37页
· 数据预处理	第37-39页
第五章实验与结果分析	第39-52页
· 预测模型的数据来源	第39-41页
· 数据准备	第39-41页
· 模型的训练工具	第41页
· 预测模型流程	第41-46页
· 预测模型的算法	第46-47页
· 预测模型的结果	第47-48页
· 预测模型的验证	第48-49页
· 结果分析	第49-52页
第六章结论	第52-53页
参考文献	第53-55页
发表论文和科研情况说明	第55-56页
致谢	第56 页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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