| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·本文选题的背景 | 第7-10页 |
| ·电厂检修管理工作现状 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘产生的背景和现状 | 第8-9页 |
| ·关联规则挖掘技术及现状 | 第9-10页 |
| ·本文选题的意义 | 第10页 |
| ·本文的研究思路、方法和框架 | 第10-12页 |
| 第二章 基础理论研究 | 第12-23页 |
| ·数据挖掘技术 | 第12-15页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的方法和技术 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的一般过程 | 第15页 |
| ·数据仓库技术与数据预处理 | 第15-21页 |
| ·数据仓库的定义和特点 | 第16-18页 |
| ·数据仓库和传统数据库的比较 | 第18页 |
| ·数据挖掘(DM)与数据仓库(DW)的关系 | 第18-19页 |
| ·数据的预处理方法 | 第19-21页 |
| ·关联规则挖掘技术 | 第21-23页 |
| ·基本概念 | 第21-22页 |
| ·关联规则的分类 | 第22页 |
| ·关联规则挖掘的一般步骤 | 第22-23页 |
| 第三章 火电厂设备检修管理体制的研究 | 第23-31页 |
| ·设备维修管理理论及其发展 | 第23-24页 |
| ·设备维修管理方式的演变 | 第24-25页 |
| ·火电厂设备维修管理技术的研究 | 第25-26页 |
| ·国外情况 | 第25页 |
| ·国内情况 | 第25-26页 |
| ·状态检修技术研究 | 第26-28页 |
| ·状态检修技术 | 第27页 |
| ·预测检修技术 | 第27-28页 |
| ·实施状态检修的必要性 | 第28-29页 |
| ·实施状态检修的原则 | 第29-31页 |
| 第四章 关联规则在电厂设备预测检修管理中的应用研究 | 第31-53页 |
| ·关联规则挖掘算法的研究与选择 | 第31-41页 |
| ·经典频繁项集算法－Apriori 算法 | 第31-37页 |
| ·基于Apriori 算法的改进－AprioriTid | 第37-41页 |
| ·以前给水泵系统的检修情况 | 第41页 |
| ·开发给水泵系统预测检修系统的条件 | 第41-42页 |
| ·开发给水泵预测检修系统的基本思路 | 第42-43页 |
| ·给水泵预测检修系统的开发 | 第43-50页 |
| ·样本数据的选择 | 第44-45页 |
| ·数据仓库模型的建立 | 第45-46页 |
| ·数据仓库的建立 | 第46-47页 |
| ·数据的导入 | 第47-48页 |
| ·数据的预处理 | 第48-49页 |
| ·数据的转换 | 第49-50页 |
| ·数据挖掘结果及分析 | 第50-53页 |
| 结束语 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 在校期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 详细摘要 | 第61-69页 |