面向钢铁行业的多阶段参数分析系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容及意义 | 第11-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关技术与理论介绍 | 第15-26页 |
| 2.1 钢铁生产的基本过程 | 第15-16页 |
| 2.2 机器学习的聚类过程 | 第16-18页 |
| 2.3 相关算法介绍 | 第18-22页 |
| 2.4 Spark并行计算框架 | 第22-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 动态多阶段聚类算法 | 第26-44页 |
| 3.0 问题描述 | 第26页 |
| 3.1 动态网络定义 | 第26-28页 |
| 3.2 初始化动态网络 | 第28-32页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第28-29页 |
| 3.2.2 神经层初始化 | 第29-30页 |
| 3.2.3 细胞群初始化 | 第30页 |
| 3.2.4 细胞初始化 | 第30-32页 |
| 3.3 基于动态网络的多阶段聚类算法 | 第32-37页 |
| 3.3.1 确定近层细胞群 | 第32-34页 |
| 3.3.2 合并细胞群 | 第34页 |
| 3.3.3 修正细胞群的激励向量 | 第34-36页 |
| 3.3.4 目标函数 | 第36-37页 |
| 3.4 并行化实现 | 第37-39页 |
| 3.5 实验结果以及分析 | 第39-43页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第39-40页 |
| 3.5.2 评价标准 | 第40-41页 |
| 3.5.3 实验结果 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 优质生产路径构建算法 | 第44-48页 |
| 4.1 问题描述 | 第44页 |
| 4.2 优质生产路径构建算法 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果以及分析 | 第45-47页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第45-46页 |
| 4.3.2 评价标准 | 第46页 |
| 4.3.3 实验流程 | 第46-47页 |
| 4.3.4 实验结果 | 第47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 多阶段参数分析子系统的设计与实现 | 第48-55页 |
| 5.1 质量分析平台介绍 | 第48-49页 |
| 5.2 多阶段参数分析子系统开发 | 第49-51页 |
| 5.2.1 需求概述 | 第49-50页 |
| 5.2.2 运行环境需求 | 第50页 |
| 5.2.3 总体设计 | 第50-51页 |
| 5.3 应用实例 | 第51-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第60页 |
