流程工业生产数据的预处理方法
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 引言 | 第11-13页 |
| 1.2 流程工业生产数据预处理 | 第13-16页 |
| 1.2.1 流程工业生产数据的定义 | 第13页 |
| 1.2.2 流程工业生产数据的特点 | 第13-15页 |
| 1.2.3 流程工业生产数据预处理的目的 | 第15-16页 |
| 1.2.4 流程工业生产数据预处理的难点 | 第16页 |
| 1.3 流程工业生产数据预处理研究现状 | 第16-21页 |
| 1.3.1 缺失值处理方法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.2 噪声去除方法研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3.3 维度选择方法研究现状 | 第19-21页 |
| 1.4 技术路线 | 第21-22页 |
| 1.5 章节安排 | 第22-23页 |
| 1.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第2章 多维时序数据中缺失值的分类处理 | 第24-38页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 流程工业中缺失数据的处理需求 | 第24-25页 |
| 2.3 缺失值处理的技术路线 | 第25-26页 |
| 2.4 缺失数据分类处理方法 | 第26-32页 |
| 2.4.1 缺失数据分类 | 第26-27页 |
| 2.4.2 长时缺失数据处理方法 | 第27-28页 |
| 2.4.3 瞬时缺失数据单维填补方法 | 第28-29页 |
| 2.4.4 短时缺失数据多维填补方法 | 第29-32页 |
| 2.5 缺失值填补实验与效果评价 | 第32-37页 |
| 2.5.1 缺失值填补实验设计 | 第32-33页 |
| 2.5.2 实验结果与分析 | 第33-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于相似特征的时序数据噪声处理 | 第38-49页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 流程工业生产数据的去噪需求 | 第38-39页 |
| 3.3 噪声处理技术路线 | 第39-40页 |
| 3.4 相似信息强化的去噪方法 | 第40-43页 |
| 3.5 去噪实验与效果评价 | 第43-48页 |
| 3.5.1 去噪实验设计 | 第43-45页 |
| 3.5.2 通过主观观察评价法评估去噪效果 | 第45-47页 |
| 3.5.3 通过客观指标评价法评估去噪效果 | 第47-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于先验知识的数据维度选择 | 第49-62页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 流程工业生产数据的维度选择需求 | 第49页 |
| 4.3 维度选择技术路线 | 第49-53页 |
| 4.4 综合维度选择方法 | 第53-57页 |
| 4.4.1 利用先验知识进行维度选择 | 第53-54页 |
| 4.4.2 计算维度重要性进行维度选择 | 第54-57页 |
| 4.5 维度选择实验 | 第57-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 流程工业生产数据预处理系统设计及应用 | 第62-79页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 预处理系统设计方案 | 第62-63页 |
| 5.3 水泥生产烧成系统数据预处理 | 第63-78页 |
| 5.3.1 背景介绍 | 第63-67页 |
| 5.3.2 缺失值处理 | 第67-70页 |
| 5.3.3 噪声数据处理 | 第70-71页 |
| 5.3.4 维度选择 | 第71-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第79-80页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
