基于免疫关联规则的烟气含氧量优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究动态 | 第11-13页 |
| ·本文的主要内容 | 第13-14页 |
| 第2章 关联规则挖掘的理论基础 | 第14-19页 |
| ·关联规则的相关概念及性质 | 第14-16页 |
| ·关联规则的相关概念 | 第14-15页 |
| ·关联规则的相关性质 | 第15-16页 |
| ·关联规则挖掘的分类 | 第16-17页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第17-19页 |
| 第3章 火电厂运行工况分析及数据相关性分析 | 第19-31页 |
| ·火电厂运行数据的特性与数据预处理 | 第19-20页 |
| ·电厂运行参数的特性 | 第19页 |
| ·电厂数据的预处理 | 第19-20页 |
| ·稳定工况的判断和选取 | 第20-21页 |
| ·电站运行数据的相关性 | 第21-30页 |
| ·两变量相关分析 | 第22-23页 |
| ·电站数据的二元相关性分析 | 第23-27页 |
| ·偏相关性分析 | 第27-28页 |
| ·电站数据的偏相关性分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 免疫关联规则挖掘算法的设计 | 第31-41页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·免疫关联规则挖掘算法的设计 | 第31-32页 |
| ·算法机理 | 第31-32页 |
| ·算法具体步骤 | 第32页 |
| ·模块设计 | 第32-35页 |
| ·适应度函数模块 | 第32-33页 |
| ·免疫记忆细胞模块 | 第33页 |
| ·抗体促进与抑制模块 | 第33-34页 |
| ·自适应交叉和变异操作模块 | 第34-35页 |
| ·支持度与置信度计算模块 | 第35页 |
| ·基于免疫关联规则的烟气含氧量优化仿真实验 | 第35-40页 |
| ·编码方案 | 第35页 |
| ·工况选择 | 第35-36页 |
| ·数据离散化 | 第36-38页 |
| ·基于免疫关联规则的烟气含氧量优化仿真实验 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 免疫增量关联规则挖掘算法的设计 | 第41-49页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·关联规则的增量更新简介 | 第41-42页 |
| ·基于免疫增量关联规则挖掘算法的研究设计 | 第42-44页 |
| ·算法流程图的设计 | 第42页 |
| ·具体算法步骤 | 第42-43页 |
| ·算法机理 | 第43页 |
| ·算法中的相关概念 | 第43-44页 |
| ·免疫增量关联规则挖掘算法的仿真实验 | 第44-48页 |
| ·基于免疫增量关联规则的烟气含氧量优化仿真实验 | 第44-47页 |
| ·算法性能对比 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 结论与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
