| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 数据挖掘及电力生产管理系统的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 数据挖掘技术的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 电力精益生产管控系统的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 相关理论知识和技术介绍 | 第14-23页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第14-17页 |
| 2.1.1 数据挖掘概念 | 第14页 |
| 2.1.2 数据挖掘在电力系统中应用分析 | 第14-17页 |
| 2.2 粗糙集理论 | 第17-19页 |
| 2.2.1 知识与不可分辨关系 | 第17-18页 |
| 2.2.2 属性约简 | 第18-19页 |
| 2.3 人工神经网络 | 第19-20页 |
| 2.3.1 人工神经网络基础理论 | 第19页 |
| 2.3.2 BP 神经网络 | 第19-20页 |
| 2.4 企业级一体化信息平台 | 第20-22页 |
| 2.4.1 面向服务架构 | 第20页 |
| 2.4.2 CIM 服务模型 | 第20-21页 |
| 2.4.3 Flex | 第21页 |
| 2.4.4 平台中数据的获取方式 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 电力精益生产管控系统中数据预处理算法设计 | 第23-29页 |
| 3.1 数据预处理 | 第23页 |
| 3.2 基于粗糙集-神经网络的数据预处理算法设计 | 第23-27页 |
| 3.2.1 粗糙集和神经网络比较与分析 | 第23-24页 |
| 3.2.2 数据预处理算法设计 | 第24-27页 |
| 3.3 算法在电力精益生产管控系统数据预处理的应用流程 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 电力精益生产管控系统的设计 | 第29-36页 |
| 4.1 系统的需求分析 | 第29-30页 |
| 4.2 系统的总体架构 | 第30-31页 |
| 4.3 系统的模块设计 | 第31-34页 |
| 4.3.1 指标体系设计 | 第31-32页 |
| 4.3.2 指标监控设计 | 第32页 |
| 4.3.3 督促整改管理设计 | 第32-33页 |
| 4.3.4 大检修工作动态设计 | 第33页 |
| 4.3.5 专项任务管理设计 | 第33-34页 |
| 4.4 应用集成功能要求 | 第34页 |
| 4.5 生产管控系统的建设原则 | 第34-35页 |
| 4.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 电力精益生产管控系统的的实现 | 第36-60页 |
| 5.1 系统的开发环境 | 第36页 |
| 5.2 系统的数据库设计 | 第36-39页 |
| 5.3 基于粗糙集-神经网络的数据预处理算法在系统中的应用验证 | 第39-45页 |
| 5.4 电力精益生产管控系统的实现 | 第45-59页 |
| 5.4.1 系统主界面 | 第45-47页 |
| 5.4.2 指标体系维护 | 第47-49页 |
| 5.4.3 指标监控 | 第49-52页 |
| 5.4.4 督促整改 | 第52-56页 |
| 5.4.5 大检修工作动态 | 第56-58页 |
| 5.4.6 专项任务管理 | 第58-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 本文结论 | 第60页 |
| 6.2 未来工作的展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
