阳极电压分布数据分析与挖掘
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.1 铝电解生产背景 | 第10页 |
| 1.1.2 数据挖掘技术在铝电解生产中应用现状 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11页 |
| 1.3 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.4 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.5 本文主要结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关技术与工具介绍 | 第14-20页 |
| 2.1 聚类算法 | 第14-16页 |
| 2.1.1 聚类分析概述 | 第14页 |
| 2.1.2 聚类分析主要技术 | 第14-16页 |
| 2.2 聚类评价方法研究 | 第16-17页 |
| 2.3 时间序列降维与符号化 | 第17-18页 |
| 2.4 数据可视化工具 | 第18-19页 |
| 2.4.1 Echarts | 第18-19页 |
| 2.4.2 Matplotlib | 第19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 阳极电压智能分析子系统设计和数据处理 | 第20-28页 |
| 3.1 系统设计介绍 | 第20-25页 |
| 3.1.1 系统整体架构设计 | 第21-22页 |
| 3.1.2 系统功能设计 | 第22页 |
| 3.1.3 数据库设计 | 第22-25页 |
| 3.2 数据介绍和预处理 | 第25-27页 |
| 3.2.1 原始数据介绍 | 第25-26页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第26-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 阳极电压分布数据算法设计 | 第28-45页 |
| 4.1 K-MEANS聚类应用 | 第28-33页 |
| 4.1.1 特征的提取和处理 | 第28-29页 |
| 4.1.2 聚类过程及结果 | 第29-33页 |
| 4.2 聚类评价指标改进 | 第33-36页 |
| 4.2.1 聚类评价指标分析与改进 | 第33-35页 |
| 4.2.2 实验结果及对比 | 第35-36页 |
| 4.3 关键极识别算法 | 第36-38页 |
| 4.3.1 算法过程 | 第36页 |
| 4.3.2 实验结果分析与展示 | 第36-38页 |
| 4.4 阳极电压时间序列模式挖掘 | 第38-44页 |
| 4.4.1 PAA预处理 | 第38-40页 |
| 4.4.2 SAX符号化时间序列 | 第40-42页 |
| 4.4.3 序列模式结果 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 阳极电压分布数据分析与挖掘结果展示与评价 | 第45-54页 |
| 5.1 槽况监控 | 第45-47页 |
| 5.1.1 阳极电压原始数据可视化 | 第45-46页 |
| 5.1.2 阳极电压实时数据监测 | 第46页 |
| 5.1.3 阳极电压不同粒度分析 | 第46-47页 |
| 5.2 阳极换极周期分析 | 第47-49页 |
| 5.2.1 全周期数据可视化 | 第48页 |
| 5.2.2 换极曲线可视化 | 第48-49页 |
| 5.2.3 多阳极全周期可视化 | 第49页 |
| 5.3 阳极状态可视化 | 第49-52页 |
| 5.3.1 阳极当前状态可视化 | 第49-51页 |
| 5.3.2 阳极当前周期波动状态可视化 | 第51-52页 |
| 5.4 关键极展示 | 第52页 |
| 5.5 阳极换极评估展示 | 第52-53页 |
| 5.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 研究总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 研究总结 | 第54页 |
| 6.2 研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 在学期间的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
