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面向工业过程操作规则挖掘的一种聚类关联规则组合方法

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面向工业过程操作规则挖掘的一种聚类关联规则组合方法
论文目录
 
学位论文数据集第1-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 前言第12-18页
  1.1 研究背景和意义第12页
  1.2 相关技术研究现状第12-17页
    1.2.1 数据挖掘方法及其在工业过程中的应用第12-14页
    1.2.2 APRIORI关联规则算法第14-15页
    1.2.3 K-MEANS聚类方法第15-17页
  1.3 论文内容及结构安排第17-18页
第二章 基于聚类的关联规则算法第18-38页
  2.1 引言第18页
  2.2 K-MEANS算法第18-24页
    2.2.1 K-MEANS算法流程第18-19页
    2.2.2 实例研究第19-24页
  2.3 APRIORI算法第24-29页
    2.3.1 APRIORI算法流程第24-27页
    2.3.2 实例研究第27-29页
  2.4 基于K-MEANS的APRIORI算法第29-36页
    2.4.1 算法流程第29-30页
    2.4.2 实例研究第30-36页
  2.5 本章小结第36-38页
第三章 工业过程操作规则挖掘第38-48页
  3.1 引言第38页
  3.2 工业过程操作规则第38-39页
  3.3 工业过程操作规则挖掘方法第39-44页
    3.3.1 目标变量聚类第39页
    3.3.2 连续数据布尔化第39-40页
    3.3.3 关联规则挖掘第40-43页
    3.3.4 关联规则反布尔化第43-44页
  3.4 实例研究第44-46页
  3.5 本章小结第46-48页
第四章 应用研究第48-60页
  4.1 引言第48页
  4.2 TE过程第48-50页
  4.3 操作规则分析第50-51页
  4.4 操作规则挖掘第51-58页
  4.5 本章小结第58-60页
第五章 结论与展望第60-62页
参考文献第62-66页
附录第66-68页
致谢第68-70页
研究成果及发表的学术论文第70-72页
作者及导师简介第72-73页
附录第73-74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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