数据挖掘在长距离浆体管道泄漏检测中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容和组织框架 | 第13-15页 |
| ·研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·本文的组织框架 | 第14-15页 |
| 第二章 数据挖掘的基本理论和主题算法 | 第15-34页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第17-18页 |
| ·概念描述：特征化和区分 | 第17页 |
| ·分类和预测 | 第17-18页 |
| ·聚类分析 | 第18页 |
| ·演变分析和离群点分析 | 第18页 |
| ·数据挖掘系统 | 第18-21页 |
| ·数据挖掘系统的任务原语 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘系统的分类 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘系统与数据库或数据仓库的耦合 | 第20-21页 |
| ·聚类分析算法研究 | 第21-27页 |
| ·聚类分析的定义 | 第21-23页 |
| ·聚类分析的数学模型 | 第23页 |
| ·聚类分析中常见的数据类型 | 第23-24页 |
| ·聚类分析的实现过程 | 第24-25页 |
| ·主要的聚类算法及分类 | 第25-27页 |
| ·模糊聚类分析算法研究 | 第27-31页 |
| ·模糊聚类的概念 | 第27-28页 |
| ·模糊聚类的数学模型 | 第28-29页 |
| ·模糊聚类的主要分析方法 | 第29页 |
| ·基于模糊（相似关系）等价关系传递闭包的算法 | 第29-31页 |
| ·模糊聚类的应用实践 | 第31页 |
| ·数据挖掘的应用与存在的问题 | 第31-34页 |
| ·数据挖掘的应用与发展 | 第31-33页 |
| ·数据挖掘的主要问题 | 第33-34页 |
| 第三章 基于数据挖掘的管道泄漏检测方法 | 第34-45页 |
| ·问题的提出 | 第34页 |
| ·长距离浆体管道的泄漏检测系统 | 第34-36页 |
| ·管道泄漏检测原理及技术比较 | 第36页 |
| ·基于负压波的泄漏检测系统 | 第36-38页 |
| ·负压波检测中常用的方法 | 第37页 |
| ·负压波检测中的泄漏定位 | 第37-38页 |
| ·基于数据挖掘的管道泄漏诊断算法 | 第38-45页 |
| ·管道泄漏信号分析的基础 | 第38-39页 |
| ·典型的管道泄漏波形特征参数 | 第39-40页 |
| ·基于传统经验的波形特征指标选取方法 | 第40-41页 |
| ·基于数据挖掘的负压波形特征指标选取方法 | 第41-45页 |
| 第四章 数据挖掘在长距离浆体管道系统中的应用实例 | 第45-68页 |
| ·管道系统概述 | 第45-46页 |
| ·管道系统工艺控制 | 第46-48页 |
| ·管道系统安全设计 | 第48-50页 |
| ·管道系统的安全操作范围 | 第50-53页 |
| ·管道系统的各种操作工况 | 第53-56页 |
| ·历年管道泄漏情况汇总 | 第56-61页 |
| ·基于某钢铁公司长距离浆体管道的实例分析 | 第61-68页 |
| ·基于传统经验获得的波形特征指标 | 第61页 |
| ·基于数据挖掘提取的波形特征指标 | 第61-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
