中文摘要 | 第1-6页 |
英文摘要 | 第6-9页 |
第一章 绪 论 | 第9-17页 |
1.1 国内外相关工作简介. | 第9-11页 |
1.2 化学、化工数据的复杂性和数据信息采掘的必要性. | 第11-14页 |
1.2.1 化学、化工数据的复杂性 | 第11-12页 |
1.2.2 复杂数据处理是化学科学的一个薄弱环节 | 第12-13页 |
1.2.3 复杂数据信息采掘是改进化工生产的捷径 | 第13-14页 |
1.3 本文工作的内容和特点. | 第14-15页 |
参考文献 | 第15-17页 |
第二章 化学模式识别方法及其一些新应用 | 第17-44页 |
2.1 模式识别方法的原理和基本概念 | 第17-21页 |
2.1.1 模式识别方法的原理 | 第17-18页 |
2.1.2 模式识别方法的基本概念 | 第18-21页 |
2.2 化学模式识别方法简介 | 第21-29页 |
2.2.1 K-W(Kruskal-Wallis testing)检验方法 | 第21页 |
2.2.2 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法 | 第21-23页 |
2.2.3 主成分回归(Principal Component Repession,PCR) | 第23-24页 |
2.2.4 偏最小二乘(Partial Least Square, PLS)法 | 第24-25页 |
2.2.5 Fisher判别分析法 | 第25-27页 |
2.2.6 LMAP方法 | 第27-28页 |
2.2.7 最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)方法 | 第28-29页 |
2.3 人工神经网络 | 第29-34页 |
2.3.1 概述 | 第29-31页 |
2.3.2 神经网络的学习规则 | 第31-32页 |
2.3.3 反向传播学习(Back Propagation,BP) | 第32-34页 |
2.4 KNN方法的新应用 | 第34-42页 |
2.4.1 Data-Mining方法处理数据的一般流程 | 第34-36页 |
2.4.2 KNN方法在特征筛选过程中的应用 | 第36-42页 |
参考文献 | 第42-44页 |
第三章 三元合金系中间化合物形成规律及专家系统的研究 | 第44-81页 |
3.1 相图研究 | 第44-47页 |
3.1.1 国内外相图研究现状 | 第44-45页 |
3.1.2 相图研究的原子参数-模式识别方法 | 第45-46页 |
3.1.3 原子参数-模式识别方法对合金相图的研究 | 第46-47页 |
3.2 研究三元合金系中间化合物形成规律的原理与方法 | 第47-49页 |
3.2.1 原子参数的选取:扩展的Miedema四参数模型 | 第47-48页 |
3.2.2 用作训练集的相图数据样本 | 第48页 |
3.2.3 数据处理方法 | 第48-49页 |
3.3 三元合金系中间化合物形成规律研究 | 第49-73页 |
3.3.1 三个都是非过渡金属的三元系中间化合物形成规律 | 第50-58页 |
3.3.2 二个非过渡金属一个过渡金属的三元系中间化合物形成规律 | 第58-65页 |
3.3.3 一个非过渡金属二个过渡金属的三元系中间化合物形成规律 | 第65-69页 |
3.3.4 三个都是过渡金属的三元系中间化合物形成规律 | 第69-73页 |
3.4 预报中间化合物形成与否的专家系统TICP | 第73-79页 |
3.4.1 TICP的三元金属间化合物形成预报功能 | 第73-77页 |
3.4.2 TICP的测试功能 | 第77-79页 |
参考文献 | 第79-81页 |
第四章 Data Mining技术在冶金、化工中的应用 | 第81-94页 |
4.1 Data Mining 对汽车部件防腐蚀数据的分析 | 第81-82页 |
4.2 Data Mining在DNA芯片检验自动化方面的应用 | 第82-84页 |
4.3 Data Mining在板材反弹规律研究中的应用 | 第84-86页 |
4.4 Data Mining在大型企业降低成本分析中的应用 | 第86-94页 |
4.4.1 一般统计分析 | 第87页 |
4.4.2 影响成本的主要因素分析 | 第87-92页 |
4.4.3 讨论 | 第92-94页 |
第五章 结论 | 第94-96页 |
论文发表情况 | 第96-97页 |
致谢 | 第97-98页 |
个人简历 | 第98页 |