智能算法在企业数据挖掘中的研究与应用

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智能算法在企业数据挖掘中的研究与应用

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智能算法在企业数据挖掘中的研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-14页
· 论文的研究背景	第8-9页
· 数据挖掘与数据库技术的研究现状	第9-10页
· 企业客户端的研究现状	第10-12页
· 企业数据挖掘的发展前景	第12-13页
· 论文的研究内容与方法	第13-14页
第二章相关理论分析	第14-28页
· 数据挖掘	第14-18页
· 数据挖掘的过程	第14-17页
· 数据挖掘的分类	第17-18页
· 判定树	第18-21页
· RBF 神经网络	第21-26页
· 网络的函数逼近原理与插值问题	第21-22页
· 网络的拓扑结构	第22-25页
· 网络的学习算法	第25-26页
· 聚类分析	第26-28页
· 聚类算法的特征	第26-27页
· 聚类算法的分类	第27-28页
第三章 SaaS 平台下的智能客户端的研究与设计	第28-35页
· 智能客户端技术概述	第28-29页
· 智能客户端的分类	第29-30页
· 智能客户端的系统结构	第30-31页
· 智能客户端采用的关键技术	第31-34页
· 安全验证技术	第32-33页
· 在线和离线数据处理技术	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
第四章算法的设计与实验测试	第35-50页
· WEKA 平台简介	第35-40页
· WEKA 的系统结构	第35-37页
· WEKA 平台的功能模块	第37-39页
· WEKA 平台的数据挖掘过程	第39-40页
· 基于k-d 树改进的k-均值聚类算法的设计与实验测试	第40-46页
· k-均值聚类算法	第40-41页
· k-均值聚类算法过程	第41页
· 改进的k-均值聚类算法	第41-43页
· 实验测试	第43-46页
· 改进的 RBF 神经网络的设计与实验测试	第46-50页
· 改进的 RBF 神经网络的研究	第46-47页
· 改进的 RBF 神经网络的构造方法	第47-48页
· 实验测试	第48-50页
第五章智能算法在企业数据挖掘中的应用	第50-62页
· 改进的自组织学习 RBFNN 在客户流失建模中的应用	第50页
· 客户流失预测建模	第50-51页
· 移动通信业流失分析的数据挖掘应用	第51-61页
· 客户流失之数据准备	第51-53页
· 客户流失之建立模型	第53-56页
· 客户流失之主要结果图	第56-57页
· 客户流失之模型评估	第57-61页
· 本章小结	第61-62页
第六章结论	第62-63页
· 全文总结	第62页
· 未来工作展望	第62-63页
参考文献	第63-66页
发表论文和参加科研情况说明	第66-67页
致谢	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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