复杂供矿条件矿山技术指标整体动态优化系统及应用
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-12页 |
引言 | 第12-14页 |
1 文献综述 | 第14-33页 |
·矿山技术指标优化研究概况 | 第14-21页 |
·国外研究概况 | 第14-15页 |
·国内研究概况 | 第15-21页 |
·决策支持系统(DSS) | 第21-26页 |
·DSS 的基本概念 | 第21-22页 |
·DSS 的基本特征及构造 | 第22页 |
·DSS 发展简介及研究现状 | 第22-25页 |
·有关矿山DSS 的研究现状简介 | 第25-26页 |
·数据挖掘(Data Mining) | 第26-31页 |
·数据挖掘的发展历程 | 第26-28页 |
·数据挖掘的概念 | 第28页 |
·数据挖掘过程 | 第28-29页 |
·数据挖掘研究和发现的知识 | 第29-30页 |
·数据挖掘任务和方法 | 第30-31页 |
·小结 | 第31-33页 |
·存在的不足 | 第31页 |
·主要研究的内容 | 第31-33页 |
2 矿山技术指标整体动态优化系统分析与设计 | 第33-47页 |
·矿山技术指标整体动态优化系统概述 | 第33-34页 |
·定义 | 第33页 |
·特性 | 第33-34页 |
·整体动态优化系统分析 | 第34-41页 |
·系统分析理论 | 第34-37页 |
·系统组成 | 第37-41页 |
·整体动态优化系统结构框架 | 第41-45页 |
·数据挖掘在决策支持系统中的作用 | 第45-46页 |
·小结 | 第46-47页 |
3 研究背景和构建思路 | 第47-54页 |
·弓长岭矿业公司生产经营简介 | 第47-50页 |
·矿山生产经营概况 | 第47-49页 |
·选厂供矿简介 | 第49-50页 |
·存在问题及解决思路 | 第50-51页 |
·存在问题 | 第50页 |
·解决思路 | 第50-51页 |
·具体研究内容和工作步骤 | 第51-53页 |
·研究内容 | 第51页 |
·工作步骤 | 第51-53页 |
·硬件和软件环境 | 第53页 |
·小结 | 第53-54页 |
4 构建矿山生产经营“数据空间” | 第54-68页 |
·数据仓库的结构 | 第54-56页 |
·数据仓库和传统数据库的区别 | 第54页 |
·数据仓库的体系结构 | 第54-56页 |
·矿山生产经营数据仓库 | 第56-66页 |
·数据采集处理系统 | 第56-59页 |
·数据的预处理 | 第59-61页 |
·矿山生产经营数据仓库的开发过程 | 第61-66页 |
·建立数据仓库应注意的几个问题 | 第66-67页 |
·小结 | 第67-68页 |
5 知识发现类数据挖掘━知识空间的建立 | 第68-83页 |
·关联规则分析 | 第68-71页 |
·关联规则的基本概念 | 第68-69页 |
·关联规则挖掘 | 第69-70页 |
·数值关联规则挖掘 | 第70-71页 |
·实例分析 | 第71-81页 |
·选矿主题数据库 | 第72页 |
·数据的预处理 | 第72-78页 |
·关联规则的发现 | 第78-81页 |
·小结 | 第81-83页 |
6 统计分析类数据挖掘━模型空间的建立 | 第83-111页 |
·一元回归分析 | 第83-92页 |
·多元回归分析 | 第92-110页 |
·储量和地质品位模型 | 第92-96页 |
·选矿模型 | 第96-110页 |
·小结 | 第110-111页 |
7 综合技术经济评价模型及多目标优化决策 | 第111-125页 |
·评价指标体系与多目标决策方法 | 第111-116页 |
·决策变量 | 第112页 |
·中间指标 | 第112-114页 |
·决策目标 | 第114-115页 |
·多目标决策模糊综合评判 | 第115-116页 |
·综合技术经济模型 | 第116-124页 |
·综合技术经济模型的构成 | 第116-122页 |
·综合技术经济评价模型运行步骤 | 第122-124页 |
·小结 | 第124-125页 |
8 矿山技术指标整体动态优化系统实现和应用 | 第125-134页 |
·矿山技术指标整体动态优化系统实现 | 第125-126页 |
·实例预测分析 | 第126-129页 |
·优化结论分析 | 第129-132页 |
·系统优化结论在生产实际中应用的效果 | 第132-133页 |
·小结 | 第133-134页 |
结论 | 第134-137页 |
参考文献 | 第137-143页 |
附录A 综合技术经济模型运行过程说明 | 第143-152页 |
在学研究成果 | 第152-153页 |
致谢 | 第153页 |