| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 前言 | 第8-13页 |
| 第一章 数据挖掘及其在工业过程优化中的应用 | 第13-25页 |
| 1．1 数据挖掘概述 | 第13-20页 |
| 1．1．1 数据挖掘技术的发展渊源 | 第13-14页 |
| 1．1．2 数据挖掘的定义 | 第14-15页 |
| 1．1．3 数据仓库与数据集市 | 第15-16页 |
| 1．1．4 数据挖掘的过程模型 | 第16-18页 |
| 1．1．5 数据挖掘的主要实现技术 | 第18-20页 |
| 1．2 数据挖掘在流程工业过程优化中的应用 | 第20-23页 |
| 1．2．1 流程工业过程优化的主要途径 | 第20-21页 |
| 1．2．2 数据挖掘在流程工业中的应用情况 | 第21-23页 |
| 1．3 工业数据挖掘研究展望 | 第23-25页 |
| 1．3．1 数据预处理技术 | 第23-24页 |
| 1．3．2 研究高效的数据挖掘算法 | 第24页 |
| 1．3．3 领域知识的应用 | 第24-25页 |
| 第二章 数据预处理技术 | 第25-40页 |
| 2．1 数据标准化 | 第25-26页 |
| 2．1．1 自标准化 | 第25-26页 |
| 2．1．2 范围标准化 | 第26页 |
| 2．2 连续属性的离散化 | 第26-30页 |
| 2．2．1 基于信息熵的离散化方法 | 第27页 |
| 2．2．2 基于x~2检验的方法 | 第27-29页 |
| 2．2．3 基于聚类的离散化方法 | 第29页 |
| 2．2．4 其它离散化方法 | 第29-30页 |
| 2．3 属性简约 | 第30-31页 |
| 2．3．1 主成分分析(PCA) | 第30页 |
| 2．3．2 偏最小二乘法(PLS) | 第30-31页 |
| 2．3．3 非线性映照 | 第31页 |
| 2．4 异常样本检测 | 第31-40页 |
| 2．4．1 离群样本的检测方法 | 第32-37页 |
| 2．4．2 违规样本的检测方法 | 第37-39页 |
| 2．4．3 异常检测方法小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于小波分析的异常样本检测与修复 | 第40-59页 |
| 3．1 小波分析及其处理异常样本的原理 | 第40-42页 |
| 3．1．1 小波分析及其应用 | 第40-41页 |
| 3．1．2 小波分析检测和修复异常样本的原理 | 第41-42页 |
| 3．2 基于一维小波分析的单自变量异常样本检测与修复 | 第42-47页 |
| 3．2．1 样本序列一维小波变换系数求取算法 | 第42-44页 |
| 3．2．2 基于一维小波分析的单自变量异常样本检测方法 | 第44-45页 |
| 3．2．3 基于一维小波分析的单自变量异常样本修复方法 | 第45页 |
| 3．2．4 异常样本检测方法测试 | 第45-46页 |
| 3．2．5 异常样本修复方法效果 | 第46-47页 |
| 3．3 基于二维小波分析的双自变量异常样本检测 | 第47-50页 |
| 3．4 基于非线性映照和小波分析的多维异常样本检测 | 第50-56页 |
| 3．4．1 应用属性简约和小波分析检测多维异常样本的基本原理 | 第50-51页 |
| 3．4．2 一种修正的非线性映照及其实现 | 第51-52页 |
| 3．4．3 降维小波检测法的主要步骤及分析 | 第52-54页 |
| 3．4．3 降维小波检测法的测试与分析 | 第54-56页 |
| 3．5 基于小波分析的异常样本处理方法的几点讨论 | 第56-59页 |
| 3．5．1 基于小波分析的异常样本处理方法的应用 | 第56-57页 |
| 3．5．2 设置阈值的一般原则和常用方法 | 第57-59页 |
| 第四章 基于数据挖掘的铜锍吹炼过程优化 | 第59-74页 |
| 4．1 铜锍转炉吹炼过程 | 第59-64页 |
| 4．1．1 工艺过程简介 | 第59-60页 |
| 4．1．2 铜锍吹炼过程的机理分析 | 第60-62页 |
| 4．1．3 铜锍转炉吹炼过程优化目标与任务 | 第62-64页 |
| 4．2 基于数据挖掘的铜锍转炉吹炼过程优化策略 | 第64-67页 |
| 4．2．1 数据挖掘在铜锍转炉吹炼过程优化中的应用思路 | 第64-65页 |
| 4．2．2 优化任务分析 | 第65-66页 |
| 4．2．3 数据准备 | 第66-67页 |
| 4．2．4 建模、评估及模型应用 | 第67页 |
| 4．3 实例——基于数据挖掘的渣产出量预报 | 第67-74页 |
| 4．3．1 数据准备 | 第68页 |
| 4．3．2 建模 | 第68-72页 |
| 4．3．3 模型评估及应用探讨 | 第72-74页 |
| 第五章 结论和建议 | 第74-76页 |
| 5．1 结论 | 第74页 |
| 5．2 建议 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-83页 |
| 附录 | 第83-85页 |
| 附录一：3号转炉部分生产数据及渣产出量预报结果 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
