基于智能计算的企业营销系统的设计与实现
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基于智能计算的企业营销系统的设计与实现
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-10页
第一章 绪论
第10-13页
1.1 研究背景和意义
第10-11页
1.2 发展历史及研究现状
第11-12页
1.3 论文的主要内容及结构
第12-13页
第二章 相关理论概述
第13-37页
2.1 数据仓库技术
第13-17页
2.1.1 数据仓库技术背景及定义
第13-14页
2.1.2 数据仓库基本原理
第14-16页
2.1.3 联机分析处理(OLAP)技术
第16页
2.1.4 数据仓库的设计
第16-17页
2.2 数据挖掘技术
第17-24页
2.2.0 数据挖掘的功能
第17页
2.2.1 数据挖掘的模式
第17-20页
2.2.2 数据挖掘过程
第20-21页
2.2.3 客户关系管理
第21-22页
2.2.4 关联规则挖掘算法
第22页
2.2.5 Apriori数据挖掘算法
第22-24页
2.3 BP神经网络技术
第24-37页
2.3.1 人工神经网络技术背景及定义
第24-25页
2.3.2 人工神经网络基本原理
第25-32页
2.3.3 BP神经网络
第32-37页
第三章 系统总体设计概述
第37-56页
3.1 需求分析
第37-38页
3.2 主题确定
第38-39页
3.3 设计事实表
第39-40页
3.4 维度确定
第40-42页
3.5 物理模型
第42-43页
3.6 数据仓库的生成
第43页
3.7 网络架构
第43-46页
3.7.1 销售流程分析
第43-44页
3.7.2 需求分析
第44页
3.7.3 功能模块设计
第44-46页
3.8 应用架构
第46-47页
3.9 详细设计
第47-53页
3.9.1 系统开发平台及工具
第47-48页
3.9.2 界面表示层设计
第48-51页
3.9.3 业务逻辑层设计
第51-52页
3.9.4 数据层设计
第52-53页
3.10 系统测试与结果分析
第53-56页
第四章 客户关系管理
第56-66页
4.1 数据挖掘理论应用价值
第56-57页
4.2 数据挖掘过程
第57-63页
4.2.1 数据提取
第58-60页
4.2.2 数据清洗
第60-62页
4.2.3 数据准备
第62-63页
4.3 关联规则算法及实现
第63-65页
4.4 结果与分析
第65页
4.5 本章小结
第65-66页
第五章 销售预测
第66-75页
5.1 神经网络理论应用价值
第66-67页
5.2 BP网络的设计
第67-69页
5.2.1 网络层数
第68页
5.2.2 输入层节点数
第68页
5.2.3 输出层节点数
第68页
5.2.4 隐含层节点数
第68-69页
5.2.5 网络数据的预处理
第69页
5.2.6 激活函数
第69页
5.2.7 训练函数的选择
第69页
5.3 BP神经网络的matlab实现
第69-71页
5.3.1 生成BP网络
第69页
5.3.2 初始化权重
第69-70页
5.3.3 BP网络学习
第70-71页
5.4 实现与结果分析
第71-74页
5.5 本章小结
第74-75页
第六章 总结
第75-76页
致谢
第76-77页
参考文献
第77-79页
本篇论文共
79
页,
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