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声明
第1章 绪论
1.1研究背景介绍
1.2研究目的及意义
1.3研究现状综述
1.4研究内容及论文结构
第2章 基于聚类分析的数据挖掘技术
2.1数据挖掘技术概述
2.1.1数据挖掘概念及特点
2.1.2数据挖掘技术及算法
2.1.3数据挖掘技术的发展趋势
2.2聚类分析数据挖掘技术概述
2.2.1聚类分析概述
2.2.2常用聚类分析算法
2.2.3聚类分析步骤
2.2.4聚类分析在数据挖掘中的应用
2.3基于聚类分析的数据挖掘技术在本文中的应用
2.3.1模糊聚类分析简介
2.3.2模糊聚类分析算法的选择
2.3.3基于模糊c-均值聚类算法的数据挖掘模型
2.4本章小结
第3章 基于数据挖掘的货品存储分配策略实际案例研究
3.1问题描述
3.2数据准备
3.3数据选择
3.4数据预处理
3.5基于模糊c-均值聚类算法的数据挖掘
3.5.1聚类指标的选取
3.5.2初始参数的选择
3.5.3初始隶属度矩阵的确定
3.5.4聚类迭代
3.5.5聚类结果分析
3.6货品存储分配策略的确定
3.7本章小结
第4章货品存储分配策略的仿真分析验证
4.1仿真分析工具Arena概述
4.1.1 Arena简介
4.1.2 Arena仿真步骤
4.2货品存储分配策略下的配送仿真建模
4.2.1业务流程描述
4.2.2确定成本函数
4.2.3模型实体定义
4.2.4根据订单配送的Arena建模
4.2.5数据输入分析
4.2.6仿真参数设置
4.3仿真结果分析
4.4本章小结
第5章总结与展望
参考文献
附录A:FCM聚类算法(C++实现)
攻读学位期间公开发表论文
致 谢