论数据挖掘技术在公共危机管理系统中的应用

发布时间：2021-03-31 23:41

　　本文共分三个部分。第一部分简要阐述了公共危机、公共危机管理、公共危机管理系统的内涵和特征。第二部分分析了我国公共危机管理系统的现实问题,指出目前我国公共危机管理系统主要存在着危机预警缺位、危机处理滞后和危机善后不力等问题。第三部分系统研究数据挖掘技术在公共危机管理领域中的应用,分析和研究了数据挖掘有关方法如粗糙集、神经网络、决策树、案例推理、偏差分析等在公共危机预警、管理、分析、评价中的具体应用。其中着重探讨了基于粗集神经网络的公共危机预警系统的组成、框架结构、各模块的功能和过程模型,指出粗集神经网络非常适合处理和解决像公共危机管理这类非结构化、非线性化的复杂问题。 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
引言
一、公共危机管理系统内涵的理论阐释
    （一） 公共危机的内涵和特征
    （二） 公共危机管理的内涵和特征
    （三） 公共危机管理系统的内涵和特征
二、我国公共危机管理系统的现实问题
    （一） 公共危机预警缺位
    （二） 公共危机处理滞后
    （三） 公共危机善后不力
三、运用数据挖掘技术完善我国公共危机管理系统
    （一） 数据挖掘的概念和过程
    （二） 数据挖掘的功能及常用方法
    （三） 数据挖掘技术应用于公共危机管理系统的可行性
    （四） 数据挖掘技术在公共危机管理系统中的具体应用
结论
参考文献
论文摘要（中文）
论文摘要（英文）
致谢



本文编号：3112280