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数据挖掘技术在包装企业管理中的应用探讨

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数据挖掘技术在包装企业管理中的应用探讨
论文目录
 
第一章 绪论第1-16 页
  · 选题依据和意义第8-9 页
  · 文献综述第9-14 页
  · 论文的主要研究内容和结构安排第14-16 页
第二章 数据挖掘研究第16-28 页
  · 数据挖掘处理过程模型第17-21 页
    · 处理过程模型介绍第17-19 页
    · 快速原型处理模型第19-21 页
  · 数据挖掘技术第21-24 页
    · 人工神经网络第22-23 页
    · 关联规则第23-24 页
  · 数据挖掘在客户分析中的应用第24 页
  · 数据挖掘与相关学科的区别与联系第24-25 页
  · 数据挖掘研究现状第25-26 页
  · 本章小结第26-28 页
第三章 二叉决策树第28-43 页
  · 算法的泛化能力与VC维第28-31 页
    · 研究VC维的意义第28-31 页
    · VC维的例子第31 页
  · 决策树生成算法的假设函数集合第31-42 页
    · 二叉决策树生成算法的VC维上限第33-37 页
    · 对经验结论的实验验证第37-42 页
  · 本章小结第42-43 页
第四章 神经网络第43-56 页
  · 神经网络的学习机理和机构第43-47 页
    · 感知器的学习结构第43-44 页
    · 感知器的学习算法第44-47 页
  · 反向传播学习的BP算法第47-54 页
    · BP算法的原理第48-49 页
    · BP算法的数学表达第49-53 页
    · BP算法的执行步骤第53-54 页
  · Levenberg-Marquardt算法第54-55 页
  · 本章小结第55-56 页
第五章 数据挖掘软件平台应用第56-78 页
  · 数据挖掘软件平台第56-64 页
    · 常用方法模块第56-59 页
    · 网络神经第59-64 页
  · 应用一 对九星印刷包装有限公司客户信息中的客户群体进行划分第64-70 页
    · 模型和计算方法第65-67 页
    · 挖掘结果第67-68 页
    · 结果验证第68-70 页
  · 应用二 探索广东现代纸品包装有限公司的客户潜在行为第70-76 页
    · 数据样本第70-72 页
    · 挖掘结果第72-75 页
    · 结果评估第75-76 页
  · 本章小结第76-78 页
第六章 结论第78-80 页
致谢第80-81 页
参考文献第81-86 页
附录第86 页

本篇论文共86页,点击这进入下载页面
 
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