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j计算机论文提纲范文j计算机论文提纲格式模板 摘要 ABSTACT 1 引言 11 客户关系管理(CRM)系统产生的背景及国内外发展现状 12 知识管理技术产生的背景及国內外发展现状 13 本课题的提出 14 本文所做的工作及研究意义 2 客户关系管理(CRM)系统与知识管理技术 21 客户关系管理(CRM)系统 211 CRM的内涵 212 CRM系统的结构与功能分析 213 CRM的分类 22 知识管理技术 221 知识管理的发展 222 知识管理与知识管理技术 223 知识管理的过程 3 CRM中数据仓库的体系结构及其关键技术研究 31 数据仓库的定义 32 数据仓库的开发过程 321概念模型设计 322 逻辑模型设计 323 物理模型设计 324 数据仓库的生成 325 数据仓库的使用和维护 33 数据仓库的关键技术研究 331 元数据管理 332 ETL 34 CRM中数据仓库的原型实现 341 原型设计 342 原型实现 4 CRM中的数据分析技术研究 41 联机分析处理(OLAP) 42 数据挖掘 43 CRM中的数据分析应用 5 CRM中的实时知识管理研究 51 主动实时数据仓库系统 511 实时数据库系统 512 主动数据库系统 513 主动实时数据仓库系统 52 基于多AGENT系统的主动实时数据仓库(MART-DW)框架 521 智能Agent与多Agent系统 522 MART-DW的体系结构 53 关键技术研究 531 数据监控机制 532 实时数据分析 6 基于本体的企业知识共享研究 61 基于本体的企业知识重用 611 企业本体的概念 612 基于本体的企业知识重用 62 基于本体的虚拟企业知识检索与共享 621 虚拟企业 622 基于Webservices的虚拟企业框架 623 基于本体的虚拟企业知识检索 623 基于本体的虚拟企业知识共享 7 总结与展望 71 论文总结 72 未来展望 针对时间序列数据的时态关联规则挖掘研究 摘要 第1章 引言 1-1 研究背景与意义 1-2 本文工作 1-3 论文组织结构 第2章 时间序列数据的符号化表示 2-1 时序逻辑基本知识 2-1-1 确定时间的概念与时间序列数据定义 2-1-2 时态关系 2-2 时间序列数据表示 2-2-1 时间序列数据符号表示的必要性 2-2-2 时间序列数据符号表示法 2-2-3 针对股票数据应用的问题表示 2-3 本章小结 第3章 连续频繁序列的挖掘 3-1 连续频繁序列及其性质 3-1-1 关联规则与频繁项集 3-1-2 时态关联规则及其特性 3-1-3 连续频繁序列 3-2 互关联后继树模型 3-2-1 互关联后继树定义与性质 3-2-2 基于互关联后继树挖掘多元频繁序列的方法 3-3 互关联统计线索树 3-3-1 互关联线索树定义及性质 3-3-2 IRST与IRSCT挖掘算法 3-4 本章小结 第4章 间隔频繁序列的挖掘 4-1 间隔频繁序列定义与性质 4-2 利用加权有向图挖掘间隔频繁序列的算法 4-3 本章小结 第5章 时态关联规则表示和时序数据预测 5-1 时态关联规则表示 5-2 时间序列预测 5-3 本章小结 第6章 实验分析 6-1 实验数据存储与符号化 6-2 互关联后继树与统计线索树创建以及频繁序列挖掘 6-2-1 互关联后继树与统计线索树创建 6-2-2 频繁序列挖掘与算法比较分析 6-3 规则表示与预测 第7章 总结与展望 7-1 小结 7-2 未来的研究方向 _ 攻读学位期间学术论文和研究成果 数据挖掘算法与时间序列数据挖掘算法研究综述 摘要 第1章 数据挖掘简介 1-1 概述 1-1-1 知识发现和数据挖掘概念 1-1-2 数据挖掘逐渐演变的过程 1-1-3 研究历史 1-1-4 出版物及工具 1-1-5 国内现状 1-1-6 业界观点 1-2 数据挖掘过程 1-2-1 问题定义 1-2-2 准备数据 1-2-3 浏览数据及数据预处理 1-2-4 生成模型以及验证模型 1-2-5 部署和更新模型 1-3 数据挖掘的方法和技术 1-3-1 数据准备以及数据预处理的相关技术 1-3-2 数据挖掘算法与分析 1-4 数据挖掘所发现的知识 1-4-1 自动预测趋势和行为 1-4-2 关联分析 1-4-3 聚类 1-4-4 概念描述 1-4-5 偏差检测 1-5 数据挖掘工具 1-6 数据挖掘未来研究方向 1-7 数据挖掘解决的典型商业问题 1-8 本章小结 第2章 时序数据及时序数据挖掘简介 2-1 概述 2-2 时序逻辑基础知识 2-2-1 确定时间的概念与时态关系 2-2-2 时态语义 2-2-3 时间序列数据的表示和符号化 2-3 时间序列数据挖掘的主要研究内容 2-3-1 时间序列数据变换 2-3-1-1 离散傅里叶变换数据表示 2-3-1-2 奇异值分解数据表示 2-3-1-3 离散小波变换数据表示 2-3-2 时间序列数据相似搜索 2-3-3 时间序列聚类/分类分析 2-3-4 时间序列数据可视化 2-3-5 时间序列分割与模式发现 2-3-6 时间序列预测 2-3-6-1 基于统计学理论的顶测方法 2-3-6-2 神经网络预测法 2-3-6-3 模糊数学预测法 2-3-6-4 混沌预测法 2-3-6-5 状态空间预测法 2-3-6-6 组合预测法 2-3-7 TSDM应用研究 2-4 未来的研究方向 2-5 本章小结 第3章 新动态与新热点简介 3-1 流数据挖掘 3-2 隐私保护数据挖掘算法 3-3 空间数据挖掘 3-4 其它新方向 3-5 本章小结 _ Study of Temporal Association Rules Mining for the Time-SeriesData Chapter 1 Introduction 1-1 Background and Significance 1-2 This paper work 1-3 Papers organizational structure Chapter 2 Time-series data of symbols 2-1 Sequential logic basic knowledge 2-1-1 Determine the time and the concept of time-series data definition 2-1-2 Tense relations 2-2 Time-series data of denotation 2-2-1 Time-series data that the need for symbols 2-2-2 Time-series data symbols law 2-2-3 Application of the stock data for time series data symbol of denotation 2-3 Summary of this chapter Chapter 3 Close frequent sequence of mine 3-1 Close and continuous nature of the frequent sequence 3-1-1 Association rules and frequent itemsets 3-1-2 Temporal association rule 3-1-3 closely frequent sequence 3-2 Inter Relevant Suessive Trees 3-2-1 IRST of definition and nature 3-2-2 Based on IRST Mining frequent sequence of multiple methods 3-3 Inter Relevant Statistics Clues Trees 3-4 Summary of this chapter Chapter 4 Mine gap frequent sequence 4-1 Gap frequent sequence of definition and nature 4-2 Use the weighted directed graph to mine Gfs Chapter 5 Temporal association rules of denotation and prediction of time series data 5-1 Temporal association rules of denotation 5-2 Prediction of time series data Chapter 6 Experimental Analysis 6-1 Experimental data storage and symbols 6-2 IRST and IRSCT of creation and frequent items mine 6-2-1 IRST and IRSCT of creation 6-2-2 Mine frequent item and algorithm pared 6-3 Denotation of rules and prediction Chapter 7 Summary and Prospects 7-1 Summary 7-2 The Future Direction Study of Data Mining Algorithms and Time-Series Data MiningAlgorithms Chapter 1 Introduction of data mining 1-1 Overview 1-1-1 What is knowledge discovery and data mining 1-1-2 Data Mining gradually evovling process 1-1-3 Study history 1-1-4 Publications and tools 1-1-5 Domestic status quo 1-1-6 The industry point of view 1-2 Data mining process 1-2-1 Definition of the problem 1-2-2 Ready data 1-2-3 Browser data and data preprocessing 1-2-4 Generation models and model verification 1-2-5 Deployment and updating model 1-3 Data mining methods and techniques 1-3-1 Data and prepare the relevant technical data preprocessing 1-3-2 Data mining algorithms and analysis 1-4 Data Mining found knowledge 1-4-1 Automatically forecast trends and 1-4-2 Correlation Analysis 1-4-3 Clustering 1-4-4 Concept description 1-4-5 Error detection 1-5 Data mining tools 1-6 On the future direction of data mining 1-7 The typical data mining to solve business problems 1-8 Summary of this chapter Chapter 2 Time-series data in time sequence data mining Profile 2-1 Summary 2-2 Sequential logic basic knowledge 2-2-1 Establish the concept of time and tense relations 2-2-2 Temporal semantics 2-2-3 That the time-series data and symbols of 2-3 Time-series data mining on the main content 2-3-1 Time-series data transformation 2-3-1-1 Discrete Fourier transform that data 2-3-1-2 SVD data that 2-3-1-3 DWT data that 2-3-2 Time-series data similar search 2-3-3 Time series clustering/classification analysis 2-3-4 Time-series data visualization 2-3-5 Time series split with the pattern found 2-3-6 Time series prediction 2-3-6-1 Arguments based on statistical method of measuring the top Conclusion 2-3-6-2 Neural work forecasting method 2-3-6-3 Fuzzy prediction method 2-3-6-4 Chaotic prediction method 2-3-6-5 State space prediction method 2-3-6-6 Combination of forecast 2-3-6-7 Other technologies 2-3-7 TSDM Applied Research 2-4 On the future direction 2-5 Summary of this chapter Chapter 3 new developments and new hot spot for brief 3-1 Flow of data mining 3-2 Privacy of data mining algorithms 3-3 Spatial Data Mining 3-4 Other new direction 3-5 Summary of this chapter 摘要 第1章 绪论 1-1 研究背景 1-2 研究现状 1-3 研究内容 1-4 论文的组织结构 第2章 门诊医疗管理系统关键技术研究 2-1 数据库技术 2-1-1 数据库技术的发展历程 2-1-2 数据库开发平台的选取 2-1-3 网络数据库的开发技术 2-2 基于身份的访问控制技术 2-2-1 基于身份的访问控制技术原理 2-2-2 基于RBAC访问控制原理 2-3 ASP-技术 2-4 小结 第3章 医院门诊信息管理系统总体结构设计 3-1 医疗信息管理系统需求分析 3-2 门诊医疗系统工作流程分析 3-2-1 成都医学院附属医院门诊就诊业务 3-2-2 成都医学院附属医院门诊部门管理业务 3-2-3 成都医学院附属医院门诊部门应用业务 3-2-4 成都医学院附属医院门诊部门总体功能 3-3 门诊医疗信息管理系统总体结构设计 3-3-1 系统设计原则 3-3-2 系统设计结构分析 3-3-3 系统总体设计结构 3-4 小结 第4章 门诊医疗管理系统组成与实现 4-1 系统总体功能模块的构建 4-2 医院管理数据库模块的设计 4-2-1 数据库的设计原则 4-2-2 数据库的逻辑设计 4-2-3 数据库中数据表项的设计 4-2-4 数据库的安全设计 4-3 访问的权限分配与管理 4-3-1 访问权限管理模块设计思想 4-3-2 访问权限管理和控制算法 4-4 用户接口模块 4-5 小结 第5章 门诊医疗信息管理系统的评测 5-1 测试环境的搭建 5-2 功能及性能测试 5-3 测试结果及分析 5-4 小结 第6章 结论 _ 攻读工程硕士学位期间论文 1 引言 1-1 目的意义 1-2 问题的提出 1-3 研究内容 1-4 术语 2 产品数据管理技术 2-1 产品数据管理技术概念与发展 2-2 产品数据管理系统的体系结构与主要功能 2-2-1 产品数据管理系统的体系结构 2-2-2 产品数据管理系统的主要功能 2-3 基于Web的产品数据管理系统Windchill 2-3-1 基于J2EE的产品数据管理系统结构 2-3-2 Windchill的体系结构及功能 2-4 小结 3 产品数据管理中工作流及工作流引擎需求分析 3-1 产品数据管理中的工作流程管理目标 3-2 产品数据管理中工作流引擎需求 3-2-1 产品数据管理中产品数据电子化审批需求 3-2-2 产品数据管理中产品数据工程变更管理需求 3-2-3 产品数据管理中产品研发项目管理需求 3-3 小结 4 产品数据管理中工作流引擎技术设计