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,
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。
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