数据挖掘在冷带轧机上的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题背景 | 第9-12页 |
| ·冷轧带钢的厚度控制 | 第9-10页 |
| ·轧机刚度概述 | 第10-11页 |
| ·轧辊偏心的概述 | 第11页 |
| ·带钢冷轧数据挖掘的引入 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第12-15页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘过程 | 第13-15页 |
| ·课题研究内容 | 第15页 |
| ·课题的研究意义 | 第15-16页 |
| 第2章 数据挖掘算法的研究 | 第16-31页 |
| ·线性回归 | 第16-23页 |
| ·参数估计 | 第17-18页 |
| ·线性拟合有效性分析 | 第18-20页 |
| ·显著性检验 | 第20-22页 |
| ·标准化系数 | 第22-23页 |
| ·小波分析 | 第23-30页 |
| ·小波分析概述 | 第23-25页 |
| ·Mallat 算法 | 第25-29页 |
| ·单子带重构算法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 数据挖掘在轧机刚度上的应用 | 第31-47页 |
| ·纵向厚差的建模 | 第31-33页 |
| ·数据预处理 | 第33-39页 |
| ·奇异点数据处理 | 第34-37页 |
| ·出口厚度滞后的处理 | 第37页 |
| ·设定基准量 | 第37-38页 |
| ·局部凝结 | 第38-39页 |
| ·数据挖掘软件 Clementine 的介绍 | 第39-46页 |
| ·回归模型选项介绍 | 第40-42页 |
| ·回归模型的数据流创建 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 数据挖掘在轧辊偏心上的应用 | 第47-64页 |
| ·轧辊偏心信号的分析 | 第47-50页 |
| ·轧辊偏心的定义和起因 | 第47-48页 |
| ·轧辊偏心信号的特点 | 第48页 |
| ·轧辊偏心对轧件厚度的影响 | 第48-50页 |
| ·数据处理 | 第50页 |
| ·设定恒值 | 第50页 |
| ·轧辊偏心的小波分析 | 第50-59页 |
| ·选择合适的小波函数 | 第50-51页 |
| ·小波分解层数的确定 | 第51-53页 |
| ·小波采样时间的确定 | 第53-57页 |
| ·阙值的确定和改进阙值法的选取 | 第57-59页 |
| ·仿真实验 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 四辊轧机轧辊偏心控制的实验研究 | 第64-77页 |
| ·300 mm 四辊可逆冷带轧机简介 | 第64-69页 |
| ·300 mm 轧机的构成 | 第64-66页 |
| ·300mm 轧机数据采集与输出 | 第66-67页 |
| ·300mm 冷轧机的操作界面 | 第67-69页 |
| ·实验方案介绍 | 第69页 |
| ·实验数据的处理 | 第69-72页 |
| ·实验数据的分析 | 第72-75页 |
| ·有补偿和无补偿的效果比较 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 作者简介 | 第84页 |
