数据挖掘于仪器故障预测中的应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第9-11页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 相关研究 | 第13-21页 |
| 2.1 数据挖掘技术介绍 | 第13-16页 |
| 2.1.1 数据挖掘过程 | 第14-15页 |
| 2.1.2 数据挖掘算法 | 第15-16页 |
| 2.2 数据仓库技术介绍 | 第16-18页 |
| 2.3 关联规则算法 | 第18-20页 |
| 2.3.1 关联规则算法思想 | 第18-19页 |
| 2.3.2 Apriori算法思想 | 第19-20页 |
| 2.3.3 Apriori算法性能分析 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于故障因素提取的预测方法研究 | 第21-28页 |
| 3.1 数据筛选方案 | 第21-23页 |
| 3.2 故障因素提取方法 | 第23-24页 |
| 3.3 基于时间序列的关联规则故障预测算法 | 第24-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 仪器故障预测算法应用 | 第28-41页 |
| 4.1 仪器数据仓库创建 | 第28-32页 |
| 4.2 仪器故障因素数据提取 | 第32-36页 |
| 4.3 仪器故障预测算法应用 | 第36-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第41-47页 |
| 5.1 故障因素事件提取结果分析 | 第41-42页 |
| 5.2 故障预测挖掘结果分析 | 第42-44页 |
| 5.3 预测规则分析与验证 | 第44-45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 成果总结 | 第47页 |
| 6.2 前景展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
