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基于贝叶斯网络的卷烟配方规则提取和配方维护

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 课题来源与选题背景第12-13页
    1.2 课题研究的目的和意义第13-14页
    1.3 研究目标与内容第14-16页
    1.4 研究的技术路线与方法第16页
    1.5 论文结构安排第16-18页
第2章 相关理论与研究综述第18-32页
    2.1 引言第18页
    2.2 卷烟相关知识第18-24页
        2.2.1 烟叶的物化特性第18-20页
        2.2.2 卷烟配方结构第20-21页
        2.2.3 卷烟配方中烟叶配合力的情况分析第21-22页
        2.2.4 卷烟配方设计的相关性研究第22-24页
    2.3 贝叶斯网络的相关研究第24-27页
        2.3.1 贝叶斯网络的发展状况第24-25页
        2.3.2 贝叶斯网络的研究状况第25-27页
    2.4 知识发现的相关研究第27-30页
        2.4.1 知识发现简介第27-28页
        2.4.2 知识发现中规则提取的相关研究第28-30页
    2.5 本章小结第30-32页
第3章 卷烟配方数据的预处理和统计分析第32-48页
    3.1 引言第32页
    3.2 卷烟配方数据的来源第32页
    3.3 卷烟配方数据预处理第32-38页
        3.3.1 单料烟信息缺失数据的补充第32-34页
        3.3.2 数据整合第34页
        3.3.3 数据离散化第34-38页
    3.4 卷烟配方数据的统计分析第38-46页
        3.4.1 化学元素属性间的相关性分析第38-40页
        3.4.2 单料烟在配方中使用频率分析第40-42页
        3.4.3 配方部位、颜色、档次比例随配方变化过程的波动情况分析第42-44页
        3.4.4 配方替代前后物化指标的变化量的统计分析第44-46页
    3.5 本章小结第46-48页
第4章 基于贝叶斯网络的卷烟配方规则提取第48-64页
    4.1 引言第48页
    4.2 基于贝叶斯网络的卷烟配方识别模型第48-52页
        4.2.1 贝叶斯网络的简介第48-49页
        4.2.2 基于贝叶斯网络的卷烟配方识别算法设计第49-52页
    4.3 模型的实验设计第52-58页
        4.3.1 数据描述第52-55页
        4.3.2 性能度量第55页
        4.3.3 比较算法选择第55-56页
        4.3.4 算法参数设置第56-58页
    4.4 模型的比较与分析第58-60页
        4.4.1 先验分布的影响分析第58-59页
        4.4.2 与朴素贝叶斯方法的比较第59-60页
        4.4.3 与决策树方法的比较第60页
    4.5 基于贝叶斯网络的规则提取第60-63页
    4.6 本章小结第63-64页
第5章 基于聚类和贝叶斯网络启发式规则的卷烟配方维护方法第64-78页
    5.1 引言第64页
    5.2 卷烟配方维护启发式方法的思路和框架第64-65页
        5.2.1 数据描述第64-65页
        5.2.2 卷烟配方维护启发式方法的思路以及框架第65页
    5.3 聚类规则第65-69页
        5.3.1 聚类算法第65-67页
        5.3.2 加权聚类算法第67页
        5.3.3 聚类规则与加权聚类规则的比较第67-69页
    5.4 卷烟配方维护启发式方法的算法实现第69-70页
    5.5 卷烟配方维护的结果和验证第70-72页
    5.6 系统模块设计与实施第72-77页
        5.6.1 系统开发环境简介第72-73页
        5.6.2 系统界面与使用实例第73-77页
    5.7 本章小结第77-78页
第6章 总结与展望第78-80页
    6.1 论文工作总结第78-79页
    6.2 未来研究工作展望第79-80页
参考文献第80-86页
致谢第86-88页
攻读硕士期间参加课题及获奖情况第88页
    1.参加课题第88页
    2.获奖情况第88页

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