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基于大数据的智能仓储管理优化平台建设

TOC\o1-2\h\u31749第1章引言 3

303931.1背景与意义 3

33621.2研究内容与方法 3

220261.3技术路线与论文组织 4

14297第2章：介绍仓储管理现状及存在的问题。 4

31242第3章：分析大数据技术在仓储管理中的应用。 4

25864第4章：设计智能仓储管理优化算法。 4

5642第5章：搭建智能仓储管理优化平台，并进行实验验证。 4

22789第6章：总结研究成果，展望未来研究方向。 4

19008第2章智能仓储管理概述 4

213712.1仓储管理基本概念 4

160562.2智能仓储的发展历程与现状 4

202652.3大数据技术在仓储管理中的应用 5

12940第3章大数据技术基础 6

268043.1大数据概念与特征 6

25523.1.1大数据定义 6

278803.1.2大数据特征 6

312483.2大数据处理技术框架 6

210203.2.1数据采集与预处理 6

100153.2.2数据存储与管理 6

157623.2.3数据处理与分析 6

294283.2.4数据挖掘与机器学习 7

320153.3数据挖掘与数据分析方法 7

252593.3.1分类与预测 7

240643.3.2聚类分析 7

326943.3.3关联规则挖掘 7

222403.3.4深度学习 7

30257第4章智能仓储数据采集与预处理 7

237444.1仓储数据采集方法 7

7054.1.1自动识别技术 7

199984.1.2传感器技术 8

52704.1.3数据传输技术 8

259714.2数据预处理技术 8

277144.2.1数据同步与整合 8

309984.2.2数据规范化处理 8

16664.2.3数据编码与压缩 8

152184.3数据清洗与融合 8

230954.3.1数据清洗 8

14334.3.2数据融合 8

274104.3.3数据质量控制 8

18360第5章仓储数据存储与管理 8

324565.1数据存储技术 8

220165.1.1关系型数据库 9

288775.1.2非关系型数据库 9

158685.1.3云数据库 9

166035.2数据仓库与数据湖 9

285245.2.1数据仓库 9

68745.2.2数据湖 9

74535.3分布式存储系统 9

191715.3.1分布式文件系统 9

75075.3.2分布式数据库 9

262245.3.3对象存储 10

3779第6章智能仓储数据分析与挖掘 10

317366.1数据挖掘算法概述 10

282166.2仓储业务关联规则分析 10

257416.2.1关联规则算法选择 10

272046.2.2仓储业务关联规则挖掘 10

284616.2.3关联规则在仓储管理中的应用 10

280896.3聚类分析与预测 10

71476.3.1聚类算法选择 10

242606.3.2仓储业务聚类分析 11

33586.3.3聚类结果在仓储管理中的应用 11

163356.3.4预测分析 11

18224第7章仓储业务优化策略 11

22097.1仓储业务流程优化 11

234967.1.1入库流程优化 11

3387.1.2存储流程优化 11

172527.1.3出库流程优化 11

302227.2库存管理与控制 11

1587.2.1库存数据分析 11

45397.2.2库存优化策略 12

170657.2.3库存控制 12

243177.3仓储资源调度与优化 12

104577.3.1人力资源调度 12

107987.3.2设备资源调度 12

59267.3.3空间资源调度 12

5187第8章智能仓储管理平台设计 12

194718.1平台架构设计 12

260408.1.1总体架构 12

108218.1.2技术架构 13

271268.2系统模块设计与实现 13

320078.2.1数据采集模块 13

78938.2.2数据