基于实时数据流的钢铁产品质量监控与分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 问题提出的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第10页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 实时数据流挖掘理论研究 | 第12-19页 |
| 2.1 实时数据流的特点 | 第12-13页 |
| 2.2 实时数据流模型研究 | 第13-14页 |
| 2.3 实时数据流处理技术 | 第14-15页 |
| 2.3.1 概要数据结构 | 第14页 |
| 2.3.2 滑动窗口技术 | 第14-15页 |
| 2.3.3 近似技术 | 第15页 |
| 2.3.4 自适应技术 | 第15页 |
| 2.4 实时数据流研究内容 | 第15-18页 |
| 2.4.1 数据流管理 | 第16页 |
| 2.4.2 数据流分析 | 第16-18页 |
| 2.5 数据流挖掘面临的挑战 | 第18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 实时数据流聚类技术 | 第19-27页 |
| 3.1 聚类概述 | 第19-20页 |
| 3.2 传统聚类算法 | 第20-23页 |
| 3.2.1 基于划分的方法 | 第20-21页 |
| 3.2.2 基于层次的方法 | 第21-22页 |
| 3.2.3 基于密度的方法 | 第22页 |
| 3.2.4 基于网格的方法 | 第22-23页 |
| 3.2.5 基于模型的聚类算法 | 第23页 |
| 3.3 数据流方法 | 第23-26页 |
| 3.3.1 STREAM 算法 | 第23-24页 |
| 3.3.2 CluStream 算法框架 | 第24页 |
| 3.3.3 HPStream 算法框架 | 第24-25页 |
| 3.3.4 E-Stream 算法 | 第25页 |
| 3.3.5 DenStream 算法 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于实时数据流的应用系统 | 第27-42页 |
| 4.1 引言 | 第27页 |
| 4.2 实时数据库 | 第27-30页 |
| 4.2.1 实时数据库的定义 | 第27-28页 |
| 4.2.2 PI 系统 | 第28-29页 |
| 4.2.3 实时数据库的应用 | 第29-30页 |
| 4.3 SPC | 第30-32页 |
| 4.3.1 SPC 原理 | 第30页 |
| 4.3.2 SPC 控制图 | 第30-31页 |
| 4.3.3 工序能力分析 | 第31-32页 |
| 4.4 系统的总体设计 | 第32-33页 |
| 4.4.1 系统架构 | 第32页 |
| 4.4.2 功能模块 | 第32-33页 |
| 4.5 实时数据的采集 | 第33-34页 |
| 4.6 系统数据处理模块的实现 | 第34-35页 |
| 4.6.1 PIBatch 数据定时计算并导出 | 第34页 |
| 4.6.2 钢卷 PDI 数据解包 | 第34-35页 |
| 4.7 系统功能模块的实现 | 第35-41页 |
| 4.7.1 实时监控 | 第35-36页 |
| 4.7.2 实时报警 | 第36页 |
| 4.7.3 SPC | 第36-38页 |
| 4.7.4 工艺参数信息查询 | 第38-39页 |
| 4.7.5 钢卷长度方向趋势 | 第39-40页 |
| 4.7.6 报表模块 | 第40-41页 |
| 4.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 5.1 总结 | 第42页 |
| 5.2 展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 附录 A 攻读学位期间发表的论文及参与课题 | 第48-49页 |
| 详细摘要 | 第49-53页 |
