基于数据挖掘的焊件质量诊断技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究的背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第11页 |
| ·课题研究目的 | 第11页 |
| ·课题研究意义 | 第11页 |
| ·数据挖掘的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究思路 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13页 |
| ·论文的安排 | 第13-15页 |
| 第二章 数据挖掘技术及焊件质量诊断分析研究 | 第15-33页 |
| ·数据挖掘技术起源 | 第15页 |
| ·数据挖掘定义 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘过程 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘算法的优点及适用范围 | 第19-21页 |
| ·焊件质量诊断分析与算法选择研究 | 第21-22页 |
| ·研究当前石油输油管道焊接培训特点 | 第21页 |
| ·石油输油管道焊件质量的影响因素分析 | 第21-22页 |
| ·挖掘算法的选择研究 | 第22页 |
| ·数据挖掘算法具体研究 | 第22-31页 |
| ·关联规则算法 | 第22-25页 |
| ·Apriori改进算法 | 第25-27页 |
| ·决策树算法 | 第27-31页 |
| ·数据挖掘应用领域 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于关联规则的焊件质量关联度研究 | 第33-43页 |
| ·数据挖掘在焊件质量关联度研究中的主要问题 | 第33-34页 |
| ·研究过程中预测数据趋势 | 第33-34页 |
| ·挖掘模型在挖掘中的可靠性 | 第34页 |
| ·挖掘结果的不确定性 | 第34页 |
| ·数据获取和预处理 | 第34-38页 |
| ·挖掘步骤的研究与实现 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于决策树的焊件质量诊断技术研究 | 第43-56页 |
| ·焊接工艺参数决策树挖掘 | 第43-51页 |
| ·业务理解 | 第43-44页 |
| ·数据获取 | 第44页 |
| ·数据来源 | 第44-46页 |
| ·数据预处理 | 第46-47页 |
| ·基于决策树的挖掘 | 第47-49页 |
| ·结果评价 | 第49页 |
| ·对比分析 | 第49-51页 |
| ·焊件外观质量决策树挖掘 | 第51-55页 |
| ·业务理解 | 第51页 |
| ·数据来源 | 第51-52页 |
| ·数据预处理 | 第52-53页 |
| ·决策树挖掘模型 | 第53-54页 |
| ·结果评价分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 结论 | 第56-58页 |
| ·主要成果 | 第56页 |
| ·实施效果 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 发表文章目录 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 详细摘要 | 第64-74页 |
