基于数据挖掘的模具交货期预测问题研究



基于数据挖掘的模具交货期预测问题研究

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基于数据挖掘的模具交货期预测问题研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-13页
第一章绪论	第13-22页
· 研究背景	第13-14页
· 中国模具制造业的现状	第13页
· 数据挖掘技术在生产决策中的应用	第13-14页
· 研究意义	第14-15页
· 国内外研究现状	第15-18页
· 本文主要内容	第18-22页
· 问题描述	第18页
· 本文研究目标	第18-19页
· 主要思路	第19页
· 本文章节	第19-22页
第二章影响交货期的因素分析与特征选取	第22-30页
· 引言	第22页
· 模具生产过程简化	第22-23页
· 交货期影响因素分析	第23-25页
· 静态因素	第23-24页
· 动态因素	第24-25页
· 其它	第25页
· 特征相关性分析	第25-29页
· 特征数据预处理	第25-27页
· 相关性结论	第27-29页
· 本章小结	第29-30页
第三章 BP神经网络交货期预测模型构建	第30-40页
· 引言	第30-32页
· BP神经网络设计	第32-34页
· 样本数据归一化	第34-36页
· BP神经网络的实现	第36-39页
· Matlab中BP神经网络相关函数	第36-37页
· Matlab的程序实现	第37-39页
· 本章小结	第39-40页
第四章 BP神经网络交货期预测模型训练	第40-53页
· 引言	第40页
· BP神经网络的训练方案	第40页
· BP神经网络的初始设置	第40-42页
· 训练样本和初始参数的选择	第40-41页
· 误差的评定指标	第41页
· 终止条件	第41页
· 训练过程中可能遇到的问题	第41-42页
· 选择训练算法和隐含层	第42-47页
· 使用梯度下降法训练网络	第42-43页
· 使用有动量的梯度下降法训练网络	第43-45页
· 使用自适应学习率梯度下降法训练网络	第45-46页
· 使用LM算法训练网络	第46-47页
· 交货期预测模型验证分析	第47-52页
· 预测模型的评估	第47-50页
· 预测误差分析	第50-52页
· 本章小结	第52-53页
第五章模具交货期预测系统的设计与实现	第53-62页
· 引言	第53页
· 系统需求分析	第53-55页
· 系统目标	第53-54页
· 系统职责	第54-55页
· 系统设计与实现	第55-58页
· 系统开发环境与体系结构	第55-56页
· 系统功能模块设计	第56-57页
· 系统数据库设计	第57-58页
· 系统运行实例	第58-61页
· 系统的运行环境	第58页
· 基础信息管理	第58-59页
· 交货期特征数据抽取	第59页
· 交货期预测管理	第59-60页
· 交货期预测查询	第60-61页
· 系统的应用效果	第61页
· 本章小结	第61-62页
结论与展望	第62-64页
研究结论	第62-63页
研究展望	第63-64页
参考文献	第64-68页
致谢	第68-69页
附录	第69-71 页

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