| 第一章 引言 | 第1-15页 |
| 1．1 论文研究的意义与目的 | 第7-8页 |
| 1．2 数据挖掘在国内外的研究现状与水平 | 第8-10页 |
| 1．3 数据挖掘工具的现状 | 第10-11页 |
| 1．4 本课题所要解决的问题 | 第11页 |
| 1．5 研究内容与研究方法 | 第11-13页 |
| 1．5．1 研究内容 | 第11-12页 |
| 1．5．2 研究方法 | 第12页 |
| 1．5．3 研究思路 | 第12-13页 |
| 1．6 相关概念 | 第13-15页 |
| 1．6．1 数据仓库 | 第13页 |
| 1．6．2 数据预处理 | 第13-14页 |
| 1．6．3 数据挖掘查询语言DMQL | 第14页 |
| 1．6．4 决策树 | 第14-15页 |
| 第二章 关联规则在化工生产中的应用 | 第15-22页 |
| 2．1 关联规则挖掘 | 第15-18页 |
| 2．1．1 概述 | 第15-16页 |
| 2．1．2 概念定义 | 第16页 |
| 2．1．3 算法描述 | 第16-18页 |
| 2．2 生产过程分析 | 第18-19页 |
| 2．3 关联规则挖掘方法的应用 | 第19-22页 |
| 第三章 实时过程控制中的数据挖掘算法 | 第22-26页 |
| 3．1 实时过程控制的特点 | 第22页 |
| 3．2 数据对象的形式描述 | 第22-23页 |
| 3．3 算法与算法分析 | 第23-26页 |
| 3．3．1 从集合D中生成集合S算法generate—S | 第23-24页 |
| 3．3．2 实时增量更新及预测算法RTIUPA | 第24-25页 |
| 3．3．3 DMRP算法 | 第25-26页 |
| 第四章 决策树算法在优化控制中的应用 | 第26-30页 |
| 4．1 决策树算法介绍 | 第26页 |
| 4．2 C4．5算法原理 | 第26-27页 |
| 4．3 实例分析 | 第27-30页 |
| 第五章 数据可视化技术应用于化工过程控制 | 第30-34页 |
| 5．1 过程监控中的数据挖掘 | 第30-31页 |
| 5．1．1 建立数组模型 | 第30页 |
| 5．1．2 数据预处理 | 第30-31页 |
| 5．2 KDD中的数据可视化 | 第31-32页 |
| 5．3 数据可视化技术在化工生产控制中的应用前景 | 第32-34页 |
| 第六章 验证性实验 | 第34-47页 |
| 6．1 验证性实验系统结构 | 第34-36页 |
| 6．2 生产实时数据的采集 | 第36-37页 |
| 6．3 过程数据库的建立和共享 | 第37页 |
| 6．4 实验数据和实验结果 | 第37-47页 |
| 第七章 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第52页 |