| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-12页 |
| 1.1 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文要解决的问题 | 第11-12页 |
| 第二章 窃电的基本手法、防治窃电措施及检查方法 | 第12-17页 |
| 2.1 常见窃电的基本手法 | 第12-13页 |
| 2.1.1 欠压法窃电 | 第12页 |
| 2.1.2 欠流法窃电 | 第12页 |
| 2.1.3 移相法窃电 | 第12-13页 |
| 2.1.4 扩差法窃电 | 第13页 |
| 2.2 防治窃电技术措施 | 第13-14页 |
| 2.2.1 采用防伪、防撬铅封 | 第13页 |
| 2.2.2 采用双向计量或逆止式电表 | 第13-14页 |
| 2.2.3 采用防窃电表 | 第14页 |
| 2.3 窃电的检查方法 | 第14-17页 |
| 2.3.1 直观检查法 | 第14-15页 |
| 2.3.2 电量检查法 | 第15页 |
| 2.3.3 仪表检查法 | 第15页 |
| 2.3.4 经济分析法 | 第15-17页 |
| 第三章 计量自动化系统与CCS营销管理系统 | 第17-32页 |
| 3.1 计量自动化系统的功能 | 第17-28页 |
| 3.2 CCS营销管理系统的功能 | 第28-30页 |
| 3.2.1 IS-U/CCS的主要功能 | 第28-29页 |
| 3.2.2 IS-U/CCS的特点 | 第29-30页 |
| 3.3 反窃电模型 | 第30-32页 |
| 第四章 数据挖掘理论与方法 | 第32-37页 |
| 4.1 数据挖掘概念 | 第32-33页 |
| 4.2 数据挖掘的发展 | 第33页 |
| 4.3 数据挖掘的方法 | 第33-35页 |
| 4.4 数据挖掘与传统分析工具的区别和联系 | 第35-37页 |
| 4.4.1 数据挖掘与数据库中的知识发现 | 第35页 |
| 4.4.2 数据挖掘与OLAP | 第35-36页 |
| 4.4.3 数据挖掘与统计学 | 第36-37页 |
| 第五章 数据挖掘算法分析及其与反窃电模型的结合 | 第37-47页 |
| 5.1 聚类算法分析 | 第37-41页 |
| 5.1.1 聚类算法基本原理 | 第37页 |
| 5.1.2 聚类算法 | 第37-41页 |
| 5.2 分类算法分析 | 第41-44页 |
| 5.2.1 分类算法基本原理 | 第41-42页 |
| 5.2.2 决策树算法 | 第42-44页 |
| 5.3 数据挖掘技术与反窃电模型的结合 | 第44-47页 |
| 第六章 数据挖掘技术在计量自动化系统和CCS营销管理系统中的应用 | 第47-58页 |
| 6.1 数据挖掘的实施步骤 | 第47-50页 |
| 6.1.1 问题定义 | 第47-48页 |
| 6.1.2 数据收集和数据预处理 | 第48-49页 |
| 6.1.3 数据挖掘模型的应用 | 第49页 |
| 6.1.4 结果解释和评估 | 第49-50页 |
| 6.2 挖掘工具的选择与使用 | 第50-51页 |
| 6.2.1 SQL Server 2000数据挖掘工具 | 第50页 |
| 6.2.2 组件框架 | 第50-51页 |
| 6.3 数据的准备 | 第51-53页 |
| 6.4 应用举例 | 第53-58页 |
| 6.4.1 聚类 | 第53-54页 |
| 6.4.2 分类 | 第54-56页 |
| 6.4.3 检查验证 | 第56页 |
| 6.4.4 结论分析 | 第56-58页 |
| 第七章 结论和展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附件 | 第64页 |