基于数理统计的锻模设计准则挖掘
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·问题的背景及国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·数理统计与数据库技术的结合 | 第12-13页 |
| ·基于数理统计的数据挖掘技术 | 第13-14页 |
| ·本文的体系结构与内容安排 | 第14-16页 |
| 第2章 从数理统计到数据挖掘 | 第16-53页 |
| ·数理统计与数据挖掘的关系 | 第16-22页 |
| ·数理统计的性质 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的性质 | 第18-20页 |
| ·从数理统计到数据挖掘的演变 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘的研究历史和现状 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘定义 | 第24-28页 |
| ·技术角度的定义 | 第24-25页 |
| ·商业角度的定义 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘与传统分析方法的区别 | 第26页 |
| ·数据挖掘和数据仓库 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘和在线分析处理 | 第27页 |
| ·数据挖掘和机器学习 | 第27-28页 |
| ·软硬件发展对数据挖掘的影响 | 第28页 |
| ·数据挖掘研究内容 | 第28-46页 |
| ·数据挖掘所发现的知识 | 第29-30页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第31-43页 |
| ·数据挖掘中的数据仓库 | 第43-46页 |
| ·数据挖掘系统工作原理 | 第46-52页 |
| ·数据挖掘系统结构 | 第46-50页 |
| ·数据挖掘流程 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第3章 数理统计方法的数学基础 | 第53-69页 |
| ·回归分析的基本概念 | 第53-55页 |
| ·线性回归方程 | 第55-56页 |
| ·线性相关的显著性检验 | 第56-60页 |
| ·线性回归的方差分析 | 第57-58页 |
| ·相关系数的显著性检验 | 第58-60页 |
| ·非线性回归分析 | 第60-61页 |
| ·化非线性回归为线性回归 | 第60-61页 |
| ·多项式回归 | 第61页 |
| ·多元线性回归分析 | 第61-65页 |
| ·多元线性回归方程 | 第61-63页 |
| ·多元线性回归的方差分析 | 第63-65页 |
| ·一般情况下的回归分析 | 第65-66页 |
| ·一般情况下的回归方程 | 第65-66页 |
| ·一般情况下的参数估计 | 第66页 |
| ·制定工艺算法时数理统计方法的应用 | 第66-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第4章 回归分析在数据分类中的应用 | 第69-87页 |
| ·计算飞边的算法研究和数学描述 | 第69-78页 |
| ·飞边计算方法的分析 | 第69-74页 |
| ·计算飞边槽桥部尺寸的算法 | 第74-76页 |
| ·计算飞边金属消耗的算法 | 第76-78页 |
| ·逐步回归分析的软件设计 | 第78页 |
| ·锻模设计准则的制定 | 第78-81页 |
| ·研究的内容 | 第78-79页 |
| ·资料收集与数据处理 | 第79-81页 |
| ·飞边尺寸设计准则的制定 | 第81-84页 |
| ·数学模型建立的依据 | 第81页 |
| ·数学模型的建立和回归分析样本表 | 第81-83页 |
| ·结论 | 第83-84页 |
| ·飞边金属消耗设计准则的制定 | 第84-86页 |
| ·数学模型建立的依据 | 第84页 |
| ·数学模型的建立和回归分析样本表 | 第84-85页 |
| ·结论 | 第85-86页 |
| ·小结 | 第86-87页 |
| 结论 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
