基于数据挖掘的工业控制系统性能评价
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究的国内外现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 控制系统性能评价方法及应用 | 第11-12页 |
| 1.2.2 控制系统性能评价应用技术 | 第12-14页 |
| 1.3 控制系统综合性能评价 | 第14-15页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 数据挖掘理论概述及相关知识 | 第16-22页 |
| 2.1 基于粗糙集理论的数据挖掘研究现状 | 第16-17页 |
| 2.2 数据挖掘的概念和特点 | 第17-18页 |
| 2.3 数据挖掘的基本过程及研究对象 | 第18-19页 |
| 2.3.1 数据挖掘的基本过程 | 第18-19页 |
| 2.3.2 粗糙集在数据挖掘中所研究的问题 | 第19页 |
| 2.4 知识库 | 第19-20页 |
| 2.5 粗糙集理论的基本概念 | 第20-22页 |
| 第三章 基于粗糙集理论的系统性能评价研究方法 | 第22-40页 |
| 3.1 热工控制系统性能评价 | 第22页 |
| 3.2 温度调节的意义 | 第22-23页 |
| 3.3 基于粗糙集理论的性能评价机器学习 | 第23-24页 |
| 3.4 可辨识矩阵的属性约简方法 | 第24-33页 |
| 3.4.1 过热汽温度控制系统性能评价 | 第24-25页 |
| 3.4.2 数据离散和决策表属性约简的实现 | 第25-28页 |
| 3.4.3 决策表属性约简 | 第28-31页 |
| 3.4.4 逻辑推理规则 | 第31-33页 |
| 3.5 实测DCS数据仿真 | 第33-39页 |
| 3.6 小结 | 第39-40页 |
| 第四章 仿真与应用研究 | 第40-58页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 性能评价方法 | 第40-43页 |
| 4.2.1 性能评估指标选取 | 第42-43页 |
| 4.2.2 最小熵基准的控制系统性能评价的实现 | 第43页 |
| 4.3 基于修正的最小熵基准的评价方法 | 第43-46页 |
| 4.3.1 修正的最小熵基准 | 第43-46页 |
| 4.4 仿真实例 | 第46-56页 |
| 4.5 本章小节 | 第56-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 研究成果及发表论文 | 第66-68页 |
| 作者及导师简介 | 第68-70页 |
| 附件 | 第70-71页 |
