Acknowledgement | 第5-6页 |
摘要 | 第6-10页 |
ABSTRACT | 第10页 |
Preface | 第11-14页 |
1 Introduction | 第14-19页 |
1.1 Background and Significance | 第14-15页 |
1.2 National and International Researches Status | 第15-18页 |
1.3 Dissertation Outline | 第18-19页 |
2 Maintenance Management and Related Techniques | 第19-27页 |
2.1 Maintenance Management | 第19-20页 |
2.1.1 Run to Failure Management | 第19页 |
2.1.2 Preventive Maintenance | 第19-20页 |
2.1.3 Predictive Maintenance | 第20页 |
2.2 Predictive Maintenance via Big Data Technology | 第20-21页 |
2.3 Case Study-Predictive Maintenance Keep Trains Rolling | 第21-22页 |
2.4 Data Mining | 第22-24页 |
2.4.1 Data Mining Process | 第22-23页 |
2.4.2 Data Mining Techniques | 第23-24页 |
2.5 Hadoop Framework | 第24-25页 |
2.6 Apache Spark Ecosystem | 第25-27页 |
3 Apriori Algorithm and Optimization | 第27-41页 |
3.1 Association Rule Analysis | 第27-30页 |
3.1.1 Itemset and Support Count | 第27-28页 |
3.1.2 Frequent Itemset Generation | 第28-29页 |
3.1.3 Brute-Force Approach | 第29-30页 |
3.2 Apriori Principle | 第30-34页 |
3.2.1 Apriori Algorithm | 第32-33页 |
3.2.2 Rule Generation in Apriori Algorithm | 第33-34页 |
3.2.3 Pseudocode of Rule Generation | 第34页 |
3.3 Limitation of Apriori Algorithm | 第34-35页 |
3.4 Optimization Techniques | 第35-37页 |
3.4.1 Ant Colony Optimization | 第35-36页 |
3.4.2 Space-Efficient (The Bloom Filter) | 第36-37页 |
3.5 Proposed Implementation of Improved Apriori Algorithm | 第37-41页 |
4 Experimental Results of Improved Apriori | 第41-52页 |
4.1 Experimental Data Source Analyse | 第41页 |
4.2 Experimental Dataset Preprocessing | 第41-45页 |
4.2.1 Data Cleaning | 第43-44页 |
4.2.2 Remove Empty or Null Data | 第44页 |
4.2.3 Transformation of Data | 第44-45页 |
4.3 Systems Specifications | 第45-46页 |
4.4 Steps Involved in Experiment | 第46-47页 |
4.5 Results of EMU Fault Association Rules | 第47-49页 |
4.5.1 Rule Generation | 第47-49页 |
4.6 Performance Evaluation | 第49-52页 |
5 Conclusion and Future Work | 第52-54页 |
References | 第54-57页 |
Author Profile and Research Achievements Obtained during the Study for AMaster's Degree | 第57-59页 |
Data for the Master's Thesis | 第59-60页 |