基于数据挖掘的货油加温操作系统
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-27页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·货油加热与保温方面的国内外现状 | 第10-13页 |
| ·人工神经网络方面的国内外现状 | 第13-16页 |
| ·油船货油加热与保温知识介绍 | 第16-25页 |
| ·油轮知识简介 | 第16-18页 |
| ·货油知识简介 | 第18-19页 |
| ·货油加热流程 | 第19-20页 |
| ·货油管系 | 第20-21页 |
| ·货油加温的装置 | 第21-23页 |
| ·货油加温的影响因素 | 第23-25页 |
| ·本文的主要工作 | 第25-27页 |
| 第2章 理论模型的选取 | 第27-43页 |
| ·学习系统的建立 | 第27-29页 |
| ·学习算法的选取 | 第29-36页 |
| ·人工神经网络模型的介绍 | 第29-31页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第31-34页 |
| ·人工神经网络的学习规则 | 第34-36页 |
| ·BP学习算法的理论简介 | 第36-43页 |
| ·标准BP学习算法的推导 | 第38-42页 |
| ·标准BP算法的改进 | 第42-43页 |
| 第3章 数据整理 | 第43-52页 |
| ·数据的初步整理 | 第43-48页 |
| ·数据的归一化与反归一化处理 | 第48-50页 |
| ·数据的归一化处理 | 第48-50页 |
| ·数据的反归一化处理 | 第50页 |
| ·学习样例及检验样例的选择 | 第50-52页 |
| 第4章 数据挖掘模型的建立 | 第52-88页 |
| ·MATLAB简介 | 第52-53页 |
| ·MATLAB的产生与发展 | 第52页 |
| ·MATLAB工具箱 | 第52-53页 |
| ·数据挖掘模型的建立 | 第53-86页 |
| ·隐含层节点数的确定 | 第53-64页 |
| ·学习速率η的确定 | 第64-75页 |
| ·动量因子的确定 | 第75-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 第5章 操作环境介绍 | 第88-93页 |
| 第6章 结论 | 第93-94页 |
| ·结论 | 第93页 |
| ·不足与展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 研究生履历 | 第99-100页 |
