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动车组质量数据聚类分析研究与应用

致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 引言第11-18页
   ·研究背景第11-12页
   ·研究现状第12-14页
     ·国外研究现状第12-14页
     ·国内研究现状第14页
   ·研究内容及意义第14-16页
     ·研究内容第15页
     ·研究意义第15-16页
   ·论文组织结构第16-18页
2 理论及相关技术综述第18-32页
   ·HADOOP系统第18-22页
     ·分布式文件系统HDFS第19-21页
     ·MapReduce研究第21-22页
   ·聚类分析介绍第22-25页
   ·聚类分析算法分类第25-30页
   ·算法的比较与选择第30-32页
     ·聚类算法比较第30-31页
     ·聚类算法选择第31-32页
3 CHAMELEON算法的改进及并行化实现第32-46页
   ·现有CHAMELEON算法介绍第32-36页
     ·传统Chameleon算法第32-33页
     ·M-Chameleon算法第33-35页
     ·算法存在的问题第35-36页
   ·CHAMELEON算法改进第36-46页
     ·算法改进的思想第36-38页
     ·MR-Chameleon算法的实现第38-40页
     ·基于hadoop的MR-Chameleon算法并行化设计与实现第40-42页
     ·算法性能分析第42-46页
4 动车组质量问题定位与预测第46-59页
   ·动车组质量问题需求分析第46页
   ·实验数据第46-51页
     ·数据的选取第47-48页
     ·数据预处理第48-51页
   ·实验环境及过程第51-54页
     ·实验环境第51-52页
     ·实验过程第52-54页
   ·实验结果分析第54-59页
     ·质量问题定位第55-56页
     ·质量问题预测第56-57页
     ·实验结果可视化展示第57-59页
5 总结与展望第59-61页
   ·工作总结第59页
   ·工作展望第59-61页
参考文献第61-64页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第64-66页
学位论文数据集第66页

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