基于数据挖掘方法的热轧带钢表面质量缺陷分析
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 数据挖掘在企业中的应用 | 第14-16页 |
| 1.3 本文内容与组织 | 第16-17页 |
| 第二章 热轧带钢表面质量缺陷及数据挖掘技术 | 第17-29页 |
| 2.1 热轧带钢表面质量缺陷 | 第17-23页 |
| 2.1.1 热轧带钢表面质量缺陷的种类 | 第17-18页 |
| 2.1.2 热轧带钢表面缺陷检测处理过程 | 第18-19页 |
| 2.1.3 缺陷发生情况及对企业的影响 | 第19-20页 |
| 2.1.4 常见缺陷及产生的原因 | 第20-23页 |
| 2.2 数据挖掘技术 | 第23-27页 |
| 2.2.1 知识获取与数据挖掘 | 第23-24页 |
| 2.2.2 数据挖掘的一般流程 | 第24-25页 |
| 2.2.3 数据挖掘常用技术 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 决策树分类算法研究 | 第29-41页 |
| 3.1 决策树分类算法典型应用 | 第29-31页 |
| 3.2 决策树分类算法研究 | 第31-38页 |
| 3.2.1 ID3 算法 | 第31-33页 |
| 3.2.2 C4.5 算法 | 第33-36页 |
| 3.2.3 CART 算法 | 第36-38页 |
| 3.3 选择划分属性的统计度量方法 | 第38-40页 |
| 3.3.1 信息增益 | 第38-39页 |
| 3.3.2 基尼指数(Gini Index) | 第39-40页 |
| 3.3.3 用数值型属性划分节点方法 | 第40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 决策树生成系统开发 | 第41-60页 |
| 4.1 基于ADO 的数据库访问 | 第41-43页 |
| 4.2 基于面向对象技术的决策树生成 | 第43-54页 |
| 4.3 基于STL 的数据组织 | 第54-56页 |
| 4.4 开发工具及应用平台 | 第56-57页 |
| 4.5 系统界面 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 热轧带钢表面质量缺陷初探分析 | 第60-73页 |
| 5.1 建立分析数据源 | 第60-63页 |
| 5.2 数据筛选 | 第63-65页 |
| 5.3 数据预处理 | 第65-66页 |
| 5.4 数据挖掘 | 第66-70页 |
| 5.5 结果分析 | 第70-72页 |
| 5.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第80页 |
