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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

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