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企业物流管理决策支持系统的研究
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企业物流管理决策支持系统的研究
论文目录
 
第1章 绪论第11-17 页
　　1．1 课题意义和目的第11-12 页
　　1．2 决策支持系统DSS第12-17 页
　　　　1．2．1 DSS的基本概念第12 页
　　　　1．2．2 DSS的任务第12 页
　　　　1．2．3 DSS的特点第12-13 页
　　　　1．2．4 决策支持系统的发展第13-14 页
　　　　1．2．5 数据仓库加OLAP的决策支持技术第14-15 页
　　　　1．2．6 综合决策支持系统第15-16 页
　　　　1．2．7 Web与决策支持技术第16-17 页
第2章 系统总体设计第17-22 页
　　2．1 需求分析第17-18 页
　　2．2 系统总体结构设计第18-20 页
　　　　2．2．1 系统的总体结构第18-19 页
　　　　2．2．2 系统运行平台选择第19-20 页
　　本章小结第20-22 页
第3章 基于WEB的物流配送-洗衣网络交易管理系统研究及实现第22-33 页
　　3．1 WEB数据库系统第22 页
　　3．2 基于WEB的C／S三层系统模型第22-23 页
　　3．3 构建基于WEB应用系统的优点第23-24 页
　　3．4 WEB应用系统实现的关键技术第24-25 页
　　3．5 WEB应用系统实现方式的比较第25-26 页
　　3．6 ASP的特点及ASP的WEB应用系统的构建第26-28 页
　　　　3．6．1 ASP的特点第26-27 页
　　　　3．6．2 ASP如何构建WEB应用程序第27-28 页
　　3．7 系统实现-关键技术程序脚本第28-32 页
　　本章小结第32-33 页
第4章 数据仓库设计第33-44 页
　　4．1 数据仓库概念第33 页
　　4．2 数据仓库特征第33-34 页
　　4．3 数据仓库设计中的几个重要概念第34-35 页
　　4．4 数据仓库体系结构及组件第35 页
　　4．5 数据仓库的焦点问题第35 页
　　4．6 元数据库及元数据管理第35-36 页
　　4．7 数据仓库设计方法第36 页
　　4．8 数据仓库的建模第36-40 页
　　4．9 SAS数据仓库的体系结构第40-42 页
　　4．10 SAS数据仓库的加载和更新第42 页
　　4．11 SAS建立数据仓库的集成工具应用研究第42-43 页
　　本章小结第43-44 页
第5章 数据挖掘-决策支持的实现第44-60 页
　　5．1 数据挖掘技术综述第44-47 页
　　　　5．1．1 数据挖掘能做什么第44-46 页
　　　　5．1．2 数据挖掘的商业背景第46 页
　　　　5．1．3 数据挖掘的技术背景第46-47 页
　　　　5．1．4 数据挖掘的社会背景第47 页
　　5．2 数据挖掘的过程第47-53 页
　　　　5．2．1 SEMMA方法介绍第47-50 页
　　　　5．2．2 数据准备第50-52 页
　　　　5．2．3 限定数据范围第52 页
　　　　5．2．4 数据分组第52 页
　　　　5．2．5 确定主题第52-53 页
　　　　5．2．6 数据抽样第53 页
　　　　5．2．7 数据挖掘方法第53 页
　　5．3 SAS数据挖掘工具应用研究第53-59 页
　　　　5．3．1 SAS／STAT分析工具第53-56 页
　　　　5．3．2 SAS／INSIGHT分析结果展示工具第56-57 页
　　　　5．3．3 SAS／ER（Enterprise Report）报告的制作第57-58 页
　　　　5．3．4 SAS集成的OLAM和OLAP结构第58-59 页
　　本章小结第59-60 页
第6章 智能调度方法研究及实现第60-73 页
　　6．1 概述第60 页
　　6．2 基本概念和问题描述第60-61 页
　　　　6．2．1 状态和状态空间的定义第60-61 页
　　　　6．2．2 问题定义第61 页
　　6．3 智能调度算法及实现第61-65 页
　　　　6．3．1 核心算法第61-62 页
　　　　6．3．2 实现方法第62-65 页
　　6．4 算法的优化分析第65-68 页
　　6．5 调度算法的实际运行效果分析第68-72 页
　　　　6．5．1 服务例程表第69 页
　　　　6．5．2 服务状态动态表第69-72 页
　　本章小结第72-73 页
结论第73-74 页
参考文献第74-78 页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第78-79 页
致谢第79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。
 
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