在线智能报警的研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·选题背景及其意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究动态 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘在电力系统中运用的可行性 | 第8-9页 |
| ·电力系统的特点 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第9页 |
| ·本文所作的工作 | 第9-11页 |
| 第二章 数据挖掘原理概述 | 第11-22页 |
| ·数据挖掘的含义 | 第11页 |
| ·数据挖掘的发展状况 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘技术的模型与方法 | 第14-19页 |
| ·数据挖掘的基本任务 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的模型 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘方法论 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘与传统分析工具的区别和联系 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘技术在电力系统中的应用 | 第19-20页 |
| ·电力系统的数据挖掘策略 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于数据挖掘的报警信息分类 | 第22-45页 |
| ·数据分类的过程 | 第22-23页 |
| ·数据分类的算法 | 第23-24页 |
| ·基于决策树的分类器设计思路 | 第24-30页 |
| ·数据预处理 | 第24页 |
| ·主要归纳关系形成 | 第24-26页 |
| ·测试属性的提取 | 第26-27页 |
| ·形成分类决策树 | 第27-29页 |
| ·树枝修剪 | 第29-30页 |
| ·分类规则的提取 | 第30页 |
| ·分类器在噪声数据辨识中的实现 | 第30-44页 |
| ·数据预处理 | 第30-35页 |
| ·特性关系的提取 | 第35-38页 |
| ·决策树决策规则的形成 | 第38-42页 |
| ·算例分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 智能报警系统的实现 | 第45-57页 |
| ·智能报警系统的概述 | 第45-46页 |
| ·智能报警系统的总体结构 | 第46-47页 |
| ·智能报警系统的知识库 | 第47-49页 |
| ·智能报警系统的报警信息分类 | 第47-48页 |
| ·告警信息知识库 | 第48-49页 |
| ·智能报警系统的推理机制 | 第49-52页 |
| ·推理的概念 | 第49-50页 |
| ·推理方式 | 第50页 |
| ·推理原理 | 第50-52页 |
| ·智能报警系统的实现 | 第52-56页 |
| ·智能报警系统的硬件组成 | 第52-53页 |
| ·智能报警系统的软件组成 | 第53-55页 |
| ·功能实例分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57页 |
| ·不足与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第64页 |
