| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| 1．1 引言 | 第12-13页 |
| 1．2 数据挖掘技术概述 | 第13-19页 |
| 1．2．1 数据挖掘的基本概念 | 第13-14页 |
| 1．2．2 数据挖掘的任务及主要方法 | 第14-16页 |
| 1．2．3 数据挖掘的对象 | 第16-18页 |
| 1．2．4 数据挖掘方法和技术 | 第18-19页 |
| 1．3 动态数据中的数据挖掘 | 第19-20页 |
| 1．4 数据挖掘的技术难题与发展趋势 | 第20-21页 |
| 1．5 数据挖掘的工具及评价标准 | 第21-24页 |
| 1．5．1 常用的数据挖掘工具 | 第21-22页 |
| 1．5．2 数据挖掘工具的评价标准 | 第22-23页 |
| 1．5．3 数据挖掘工具的发展方向 | 第23-24页 |
| 1．6 论文的研究内容与结构 | 第24页 |
| 1．7 小结 | 第24-26页 |
| 第二章 面向生产过程质量控制的动态数据挖掘方法 | 第26-36页 |
| 2．1 引言 | 第26-27页 |
| 2．2 问题描述 | 第27-28页 |
| 2．3 面向生产过程质量控制的动态数据挖掘方法 | 第28-34页 |
| 2．3．1 数据协调 | 第29-31页 |
| 2．3．2 时间序列的模式提取 | 第31-33页 |
| 2．3．3 面向生产过程质量控制的动态数据挖掘过程 | 第33-34页 |
| 2．4 小结 | 第34-36页 |
| 第三章 动态数据挖掘方法在连铸过程中的应用 | 第36-52页 |
| 3．1 引言 | 第36页 |
| 3．2 连铸工艺及质量控制 | 第36-39页 |
| 3．2．1 连铸的工艺流程 | 第36-37页 |
| 3．2．2 连铸的质量控制 | 第37-39页 |
| 3．3 数据预处理 | 第39-43页 |
| 3．3．1 空值处理 | 第39-41页 |
| 3．3．2 滤波 | 第41-43页 |
| 3．3．3 模式提取 | 第43页 |
| 3．4 连铸过程的质量预测问题 | 第43-46页 |
| 3．4．1 朴素贝叶斯分类方法 | 第44-45页 |
| 3．4．2 仿真研究 | 第45-46页 |
| 3．5 连铸过程的质量分析问题 | 第46-51页 |
| 3．5．1 关联分析问题 | 第46页 |
| 3．5．2 Apriori算法 | 第46-48页 |
| 3．5．3 数据离散化 | 第48-49页 |
| 3．5．4 仿真研究 | 第49-51页 |
| 3．6 小结 | 第51-52页 |
| 第四章 生产过程质量控制动态数据挖掘平台DMPlatform的开发 | 第52-68页 |
| 4．1 引言 | 第52-53页 |
| 4．2 DMPlatform数据挖掘平台的结构设计 | 第53-62页 |
| 4．2．1 DMPlatform软件系统架构 | 第53-54页 |
| 4．2．2 统一的数据类型dmDOB设计 | 第54-55页 |
| 4．2．3 挖掘模块分类设计 | 第55-57页 |
| 4．2．4 挖掘模块接口设计 | 第57-59页 |
| 4．2．5 数据挖掘方案的编译执行 | 第59-61页 |
| 4．2．6 扩展性设计 | 第61-62页 |
| 4．3 DMPlatform数据挖掘平台应用 | 第62-66页 |
| 4．3．1 某钢厂1580mm热轧钢板板型质量分析与预测 | 第62-64页 |
| 4．3．2 某钢厂1930mm板坯连铸铸坯表面质量分析与预测 | 第64页 |
| 4．3．3 某钢厂冷轧1550mm连续退火机组断带事故分析与预测 | 第64-65页 |
| 4．3．4 某钢厂1号高炉铁水硅含量合格率分析与预测 | 第65-66页 |
| 4．4 小结 | 第66-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5．1 工作总结 | 第68页 |
| 5．2 研究展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74页 |
