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基于物流信息平台的数据挖掘系统的设计与实现

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基于物流信息平台的数据挖掘系统的设计与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-20页
  1.1 研究背景与意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-17页
    1.2.1 研究现状统计分析第10-12页
    1.2.2 数据挖掘技术研究现状第12-13页
    1.2.3 数据挖掘算法在物流领域的研究现状第13-14页
    1.2.4 数据挖掘应用在物流领域的研究现状第14-16页
    1.2.5 研究现状总结及创新点第16-17页
  1.3 研究目标和内容第17-18页
    1.3.1 研究目标第17页
    1.3.2 研究内容第17-18页
  1.4 研究的主要框架第18-20页
第二章 本课题的相关理论第20-27页
  2.1 数据挖掘相关理论第20-24页
    2.1.1 数据挖掘概念第20页
    2.1.2 数据挖掘的功能第20-22页
    2.1.3 数据挖掘的主要技术第22-24页
    2.1.4 数据挖掘的步骤第24页
  2.2 Oracle数据库技术第24-25页
  2.3 数据挖掘系统的开发方法第25-26页
  2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于物流信息平台的数据挖掘系统的需求分析第27-33页
  3.1 国家交通运输物流公共信息平台的介绍第27-28页
    3.1.1 国家交通运输物流公共信息平台的现状和发展第27-28页
    3.1.2 物流信息平台存在的问题第28页
  3.2 系统建设目标第28-29页
  3.3 系统功能需求分析第29-32页
    3.3.1 危险品运输聚类分析第29-30页
    3.3.2 运输优化分析第30-31页
    3.3.3 统计分析第31-32页
    3.3.4 数据库的需求分析规划第32页
  3.4 本章小结第32-33页
第四章 基于物流信息平台的数据挖掘系统的设计第33-53页
  4.1 系统总体设计第33-38页
    4.1.1 总体设计原则第33页
    4.1.2 系统设计总体方案第33-34页
    4.1.3 系统总体架构设计第34-36页
    4.1.4 系统功能子模块设计第36-37页
    4.1.5 系统操作流程设计第37-38页
  4.2 系统数据库设计第38-43页
    4.2.1 概念模型设计第39-40页
    4.2.2 物理模型设计第40-43页
  4.3 算法的设计第43-52页
    4.3.1 基于改进的K-means算法的危险品运输的聚类分析模型第43-46页
    4.3.2 基于关联规则和A*算法的路径寻优数据挖掘模型的构建第46-52页
  4.4 本章小结第52-53页
第五章 基于物流信息平台数据挖掘系统的实现第53-71页
  5.1 开发技术第53-54页
    5.1.1 开发环境第53页
    5.1.2 前端技术流程第53-54页
  5.2 应用示例第54-69页
    5.2.1 危险品聚类分析模块实现第54-56页
    5.2.2 运输优化模块实现第56-66页
    5.2.3 统计分析模块的实现第66-69页
  5.3 系统的实施和应用效果概述第69-70页
  5.4 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
  6.1 研究总结第71-72页
  6.2 研究展望第72-73页
参考文献第73-77页
附录1第77-81页
致谢第81-82页
攻读学位期间发表的学术论文目录第82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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