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复杂生产过程中若干因果推断问题研究

摘要第2-4页
ABSTRACT第4-5页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-26页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 数据挖掘概述第11-19页
        1.2.1 数据挖掘的概念第11-12页
        1.2.2 数据挖掘的功能第12-13页
        1.2.3 数据挖掘的技术第13-19页
    1.3 复杂大生产数据挖掘的特点与难点第19-21页
        1.3.1 复杂大生产数据挖掘的特点第19-20页
        1.3.2 复杂大生产数据挖掘的难点第20-21页
    1.4 因果推断第21-23页
        1.4.1 因果与相关第21-22页
        1.4.2 因果推断及因果网络第22-23页
    1.5 复杂大生产数据挖掘中的虚假现象第23-24页
    1.6 本文的研究目的及主要内容结构第24-26页
第二章 数据特征引起的复杂大生产数据挖掘问题第26-50页
    2.1 引言第26-27页
    2.2 自变量的数据特征引起的工业数据挖掘问题第27-41页
        2.2.1 自变量数据特征引起的最小二乘法参数估计有偏第27-28页
        2.2.2 模型预测均值与生产数据均值的不等现象第28-37页
        2.2.3 线性关系的判断与相关系数的关系第37-41页
    2.3 因变量的数据特征引起的工业数据挖掘问题第41-48页
        2.3.1 因变量数据特征引起的最小二乘法参数估计有偏第42-46页
        2.3.2 线性关系的最佳估计第46-48页
    2.4 本章小结第48-50页
第三章 基于最小二乘法的多元线性模型系数校正第50-71页
    3.1 引言第50页
    3.2 带检测误差的线性模型概述第50-52页
        3.2.1 带检测误差的线性模型的研究难点第52页
    3.3 带检测误差的二元线性模型各变量的数字特征第52-54页
        3.3.1 带检测误差的自变量期望与方差第52-53页
        3.3.2 测量误差方差第53页
        3.3.3 自变量相关系数第53-54页
    3.4 基于最小二乘法的二元线性模型有偏估计校正第54-70页
        3.4.1 二元最小二乘法有偏估计校正第54-57页
        3.4.2 估计校正值的抗干扰性分析第57-69页
        3.4.3 样本容量对系数校正效果的影响第69-70页
    3.5 本章小结第70-71页
第四章 多元线性模型系数校正效果仿真及结果分析第71-85页
    4.1 引言第71页
    4.2 仿真实验概要第71-74页
        4.2.1 仿真模型及评判标准设定第71-72页
        4.2.2 仿真实验的主要组成部分第72-73页
        4.2.3 仿真实验数据流分析第73页
        4.2.4 仿真平台简介第73-74页
    4.3 仿真实验第74-84页
        4.3.1 (ρ|^)′对系数校正结果的影响仿真第74-76页
        4.3.2 r_1″对系数校正结果的影响仿真第76-77页
        4.3.3 r_2″对系数校正结果的影响仿真第77-79页
        4.3.4 系数校正能力仿真第79-84页
    4.4 仿真实验结果总结第84页
    4.5 本章小结第84-85页
第五章 基于SAS 系统的数据挖掘应用第85-103页
    5.1 引言第85页
    5.2 SAS 系统应用平台介绍第85-86页
    5.3 SAS 系统应用设计概要第86-90页
        5.3.1 设计构思和系统结构第86-90页
        5.3.2 基于SAS 系统的数据挖掘应用设计特点第90页
    5.4 应用设计步骤第90-100页
        5.4.1 后台程序设计第90-93页
        5.4.2 应用界面设计第93-96页
        5.4.3 后台程序与界面接口程序设计第96-100页
    5.5 SAS 应用实例第100-101页
    5.6 本章小结第101-103页
第六章 总结与展望第103-105页
参考文献第105-110页
附录一 图表目录第110-112页
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录第112-113页
攻读硕士学位期间参与的实际项目工作第113-114页
致谢第114-117页

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