基于关联规则的机组产量预测模型研究与应用
| 独创性说明 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·数据仓库与数据挖掘 | 第8-10页 |
| ·关联规则挖掘的产生与发展 | 第10-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11-12页 |
| 2 机组产量预测系统的数据仓库 | 第12-30页 |
| ·数据仓库 | 第12-16页 |
| ·从数据库到数据仓库 | 第12-15页 |
| ·数据仓库的定义 | 第15页 |
| ·数据仓库的特点 | 第15-16页 |
| ·数据仓库的结构 | 第16-19页 |
| ·数据仓库的系统结构 | 第16-17页 |
| ·数据仓库的数据组织结构 | 第17-19页 |
| ·冷轧薄板厂的数据仓库设计 | 第19-30页 |
| ·需求分析 | 第19-21页 |
| ·粒度设计 | 第21-22页 |
| ·建立概念模型 | 第22-24页 |
| ·识别数据仓库数据 | 第24页 |
| ·设计事实表 | 第24-25页 |
| ·设计维度表和详细说明表 | 第25-30页 |
| 3 关联规则挖掘算法的改进 | 第30-40页 |
| ·数据挖掘技术 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第30页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第30-31页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的关系 | 第31-32页 |
| ·关联规则挖掘 | 第32-33页 |
| ·关联规则的定义 | 第32-33页 |
| ·挖掘关联规则的步骤 | 第33页 |
| ·挖掘算法及改进 | 第33-40页 |
| ·基本挖掘算法 | 第33-34页 |
| ·增量算法 | 第34-35页 |
| ·增量算法改进 | 第35-37页 |
| ·挖掘结果展示 | 第37-40页 |
| 4 关联规则挖掘技术在冷轧生产管理中的应用 | 第40-51页 |
| ·企业概况 | 第40-41页 |
| ·产量预测的系统架构 | 第41-44页 |
| ·系统目标 | 第41页 |
| ·系统结构 | 第41-44页 |
| ·系统功能的实现 | 第44-48页 |
| ·预测结果分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 总结与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第56页 |
