基于Hadoop的动车组故障诊断关键技术的研究与实现



基于Hadoop的动车组故障诊断关键技术的研究与实现

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基于Hadoop的动车组故障诊断关键技术的研究与实现

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-11页
1 绪论	第11-17页
· 论文研究背景及意义	第11-12页
· 研究现状	第12-14页
· 铁路应用大数据研究现状	第12-13页
· 数据挖掘并行化研究现状	第13-14页
· 论文研究内容与创新点	第14-15页
· 论文组织结构	第15-16页
· 本章小结	第16-17页
2 数据挖掘基础理论	第17-32页
· 数据挖掘概述	第17-21页
· 数据挖掘简介	第17-18页
· 国内外研究现状	第18-21页
· 动车组数据研究现状	第21页
· Hadoop分布式平台介绍	第21-26页
· Hadoop概述	第21-23页
· Hadoop结构模型及角色	第23-26页
· 适用于动车组故障分类预测的基础算法选择	第26-30页
· 分类算法简介及原始分类算法的选择	第26-30页
· 本章小结	第30-32页
3 动车组数据分析	第32-38页
· 动车组信息传输技术介绍	第32-34页
· 动车组数据介绍	第34-37页
· 本章小结	第37-38页
4 基于C4.5的故障预测算法的改进研究	第38-46页
· C4.5决策树算法简介	第38-40页
· C4.5算法原理	第38-39页
· C4.5算法缺陷	第39-40页
· C4.5决策树算法的改进	第40-42页
· Bagging算法简介	第40-42页
· 融合Bagging的C4.5决策树算法B-CTree的设计	第42页
· C4.5决策树算法的并行化改造	第42-44页
· C4.5决策树算法的并行化分析	第42-43页
· 基于MapReduce的C4.5算法MR-C4.5设计	第43-44页
· 本章小结	第44-46页
5 基于Hadoop的动车组故障预测方案	第46-51页
· 典型数据挖掘方案	第46页
· 基于Hadoop的动车组故障预测方案的分析和设计	第46-50页
· 需求分析	第46-47页
· 基本设计思想	第47-48页
· 设计方案	第48-50页
· 本章小结	第50-51页
6 实验及结果分析	第51-62页
· 实验环境搭建	第51-55页
· 硬件环境	第51页
· 软件环境	第51-52页
· Hadoop平台的安装与部署	第52-55页
· 实验环境搭建	第55-61页
· 数据准备	第55-56页
· 数据预处理	第56-57页
· 模型训练	第57页
· 模型评估	第57-61页
· 本章小结	第61-62页
7 总结与展望	第62-64页
· 论文工作总结	第62页
· 下一步研究工作	第62-64页
参考文献	第64-67页
作者简历	第67-69页
	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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