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关联规则挖掘及其在复杂工业过程控制中的应用研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第一章 绪论第9-19页
   ·知识发现产生背景及过程描述第9-11页
     ·产生背景第9页
     ·定义及其过程描述第9-11页
   ·数据挖掘研究综述第11-13页
     ·数据分类第12页
     ·聚类分析第12-13页
     ·复杂数据类型的挖掘第13页
   ·关联规则挖掘研究综述第13-16页
     ·基本关联规则挖掘算法第13-14页
     ·复杂类型关联规则挖掘算法第14-15页
     ·针对关联规则评价的研究第15页
     ·并行挖掘算法第15-16页
     ·增量挖掘算法第16页
   ·论文的研究意义及内容第16-19页
     ·论文的研究意义第16-17页
     ·论文的研究内容第17-19页
第二章 基于分层搜索的算法研究第19-49页
   ·基本问题描述第19-22页
     ·频繁数据项集第19-20页
     ·关联规则第20-22页
   ·关联挖掘框架第22-25页
     ·产生关联规则的两个阶段第22-23页
     ·关联规则的生成算法第23-25页
   ·分层搜索算法分析及仿真研究第25-40页
     ·AIS算法简介第25-28页
     ·Apriori算法分析与仿真第28-34页
     ·DHP算法分析与仿真第34-40页
   ·分层搜索算法的时间复杂性分析第40-48页
     ·算法复杂性的度量第41-43页
     ·分层搜索算法复杂性分析模型第43-44页
     ·算法的时间复杂性的讨论第44-48页
   ·小结第48-49页
第三章 层次空间理论和增量式算法第49-74页
   ·层次空间理论第49-59页
     ·序关系第49-51页
     ·数据挖掘的抽象定义和分层搜索实现第51-53页
     ·层次空间理论第53-59页
   ·基于负边界集的增量算法第59-64页
     ·算法原理第59-60页
     ·负边界集的实现第60-62页
     ·NBIA算法主框架第62-63页
     ·几点讨论第63-64页
   ·快速更新算法第64-69页
     ·算法原理第64-65页
     ·FUP算法框架第65-67页
     ·仿真比较研究第67-69页
   ·改进性能的快速更新算法第69-73页
     ·IFUP算法第69-72页
     ·仿真研究第72-73页
   ·小结第73-74页
第四章 定量属性离散化第74-93页
   ·离散化方法研究第74-76页
   ·K完备法第76-81页
     ·问题描述第76-77页
     ·K完备集第77-79页
     ·K完备集的构造第79-80页
     ·K完备法讨论第80-81页
   ·定量属性模糊离散化第81-85页
     ·模糊离散化方法第81-83页
     ·基于聚类分析的模糊离散化方法第83-85页
   ·非监督离散化方法的仿真研究第85-90页
     ·IPUMS统计数据库第85-86页
     ·仿真及结果第86-90页
   ·小结第90-93页
第五章 数据挖掘在回转窑专家控制中的应用第93-117页
   ·工业回转窑烧结过程控制综述第93-95页
   ·基于多传感器融合的窑温趋势检测方法第95-100页
     ·烧结温度检测现状第95-96页
     ·基于图像处理的窑温测量第96-97页
     ·模糊数据融合的窑温度趋势判别第97-100页
   ·基于模糊时间序列挖掘的专家控制规则提取第100-108页
     ·模糊规则的提取第100-101页
     ·模糊定量趋势挖掘第101-105页
     ·基于数据挖掘的模糊控制规则提取第105-107页
     ·回转窑控制规则提取应用第107-108页
   ·基于信息融合和数据挖掘技术的专家控制器设计第108-113页
     ·氧化铝烧成窑复杂窑况分析第109-110页
     ·基于信息融合和数据挖掘技术的专家控制器结构第110-113页
   ·氧化铝烧成窑专家控制系统的实施及运行效果第113-116页
     ·专家控制系统软、硬件实现第113-114页
     ·控制系统的运行历史曲线比较第114页
     ·考核数据对比及讨论第114-116页
   ·小结第116-117页
结束语第117-119页
致谢第119-120页
参考文献第120-128页
在攻读博士期间完成的论文与科研第128页

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