数据挖掘技术在SMT生产决策中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究的背景和目的 | 第7-8页 |
| ·SMT | 第8-9页 |
| ·数据仓库 | 第9页 |
| ·数据挖掘 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘和数据仓库的关系 | 第10页 |
| ·数据挖掘与加工中心数据库的关系 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 2 SMT加工中心简单介绍 | 第12-14页 |
| ·SMT加工中心的历史 | 第12页 |
| ·SMT加工中心的组织构架和各部门功能 | 第12-14页 |
| 3 数据挖掘的基本知识 | 第14-18页 |
| ·数据挖掘的模式 | 第14页 |
| ·数据挖掘的工具 | 第14-16页 |
| ·SAS的数据挖掘工具 | 第15页 |
| ·IBM的数据挖掘工具—QUEST系统 | 第15-16页 |
| ·SPSS Clementine | 第16页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第16页 |
| ·数据挖掘的趋势 | 第16-18页 |
| 4 Two Crows模型与SMT数据仓库的设计 | 第18-26页 |
| ·Two Crows的模型 | 第18页 |
| ·SMT数据仓库的设计 | 第18-22页 |
| ·三种流行模式 | 第18-20页 |
| ·SMT数据仓库的事实星座 | 第20-22页 |
| ·ETL策略和ETL工具 | 第22-24页 |
| ·ETL策略 | 第22-23页 |
| ·ETL工具 | 第23-24页 |
| ·SMT数据仓库的ETL实例 | 第24-26页 |
| 5 聚类模型 | 第26-33页 |
| ·聚类的介绍 | 第26页 |
| ·聚类分析中的两种数据结构 | 第26-27页 |
| ·动态聚类的选用与实现算法 | 第27-29页 |
| ·预处理数据中的存在问题 | 第29-31页 |
| ·主成份分析法对数据进行预处理 | 第29页 |
| ·主成份分析的说明 | 第29-31页 |
| ·删除异常点的改进算法 | 第31-33页 |
| 6 数据挖掘过程 | 第33-44页 |
| ·定义SMT生产问题 | 第33页 |
| ·建立数据挖掘库 | 第33-36页 |
| ·收集、描述数据 | 第33-34页 |
| ·评估、预处理数据 | 第34-35页 |
| ·加载数据挖掘库 | 第35-36页 |
| ·分析、准备数据 | 第36-39页 |
| ·建立模型 | 第39-41页 |
| ·解释模型 | 第41-44页 |
| 7 结论 | 第44-45页 |
| ·论文总结 | 第44页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-47页 |
