数据挖掘在人为差错分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 人为差错理论 | 第12-19页 |
| ·人为因素 | 第12-14页 |
| ·人为因素的背景和定义 | 第12页 |
| ·航空领域对人为因素的需求 | 第12-14页 |
| ·人为差错 | 第14-16页 |
| ·人为差错理论模型 | 第14-15页 |
| ·维修中人为差错类型模型 | 第15-16页 |
| ·人为差错中的分析方法 | 第16页 |
| ·故障树分析方法 | 第16-18页 |
| ·基本概念 | 第16-17页 |
| ·故障树分析法的特点 | 第17页 |
| ·故障树分析步骤 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 人为差错的故障树分析 | 第19-32页 |
| ·构建空管维修中的人为差错故障树 | 第19-22页 |
| ·定义差错数据 | 第19-20页 |
| ·逻辑门的定义与选取 | 第20页 |
| ·构建差错故障树 | 第20-22页 |
| ·对差错故障树的定性分析 | 第22-25页 |
| ·概念描述 | 第22页 |
| ·BICS 算法 | 第22-23页 |
| ·计算最小割集 | 第23-25页 |
| ·对差错故障树的定量分析 | 第25-29页 |
| ·基本概念 | 第25-26页 |
| ·用最小割集表示的结构函数求顶事件发生概率 | 第26-28页 |
| ·事件重要度计算 | 第28-29页 |
| ·故障树分析结果 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 多层关联规则在人为差错分析中的应用 | 第32-42页 |
| ·关联规则 | 第32-36页 |
| ·关联规则的定义 | 第32-33页 |
| ·多层关联规则 | 第33-34页 |
| ·人为差错树的多层关联规则描述 | 第34-36页 |
| ·算法描述 | 第36-37页 |
| ·算法的基本思想 | 第36页 |
| ·算法描述 | 第36-37页 |
| ·应用分析 | 第37-41页 |
| ·实验相关数据 | 第37-38页 |
| ·规则的挖掘步骤 | 第38-40页 |
| ·结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 总结与展望 | 第42-43页 |
| ·论文做的工作 | 第42页 |
| ·进一步的问题探讨 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
