染整质量大数据技术研究与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题相关研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 染色过程质量预测与分析研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 热定型质量分析研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 染整大数据分析研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要内容和结构 | 第14-15页 |
| 1.4 小结 | 第15-16页 |
| 第2章 染色过程质量预测模型与不合格因素分析 | 第16-36页 |
| 2.1 问题描述 | 第16-17页 |
| 2.2 改进思路 | 第17-22页 |
| 2.2.1 染色过程描述 | 第17-18页 |
| 2.2.2 串联结构模型分析 | 第18-19页 |
| 2.2.3 因素关系分析 | 第19-20页 |
| 2.2.4 数学模型表达式 | 第20-22页 |
| 2.3 实例分析 | 第22-29页 |
| 2.3.1 因素确定 | 第22-23页 |
| 2.3.2 相关性分析 | 第23-25页 |
| 2.3.3 变量设置 | 第25-26页 |
| 2.3.4 计算流程 | 第26-29页 |
| 2.4 结果分析 | 第29-35页 |
| 2.4.1 预测结果验证与预测结果分析 | 第29-34页 |
| 2.4.2 缺陷因素分析 | 第34-35页 |
| 2.5 小结 | 第35-36页 |
| 第3章 热定型过程质量不合格因素分析 | 第36-53页 |
| 3.1 热定型质量指标的影响因素 | 第36-38页 |
| 3.1.1 设备方面对质量指标的影响因素 | 第36-37页 |
| 3.1.2 操作方面对质量指标的影响因素 | 第37-38页 |
| 3.1.3 布料种类对质量指标的影响因素 | 第38页 |
| 3.2 贝叶斯网络建模 | 第38-43页 |
| 3.2.1 贝叶斯网络 | 第38页 |
| 3.2.2 质量指标与影响因素的相关性分析 | 第38-41页 |
| 3.2.3 热定型过程贝叶斯网络结构模型 | 第41-42页 |
| 3.2.4 先验概率假设 | 第42-43页 |
| 3.3 贝叶斯网络推理 | 第43-47页 |
| 3.3.1 构造端正图 | 第43-44页 |
| 3.3.2 确定变量消元顺序 | 第44页 |
| 3.3.3 构建团树 | 第44-45页 |
| 3.3.4 后验概率计算流程 | 第45-47页 |
| 3.4 实例部分 | 第47-52页 |
| 3.4.1 正向推理 | 第48页 |
| 3.4.2 逆向推理 | 第48-52页 |
| 3.5 小结 | 第52-53页 |
| 第4章 染整质量大数据分析系统构架设计 | 第53-67页 |
| 4.1 染整质量大数据系统处理构架 | 第53-55页 |
| 4.2 批量计算模式 | 第55-59页 |
| 4.2.1 Hadoop介绍 | 第56-57页 |
| 4.2.2 实例应用 | 第57-59页 |
| 4.3 流式计算模式 | 第59-62页 |
| 4.3.1 Storm介绍 | 第59-61页 |
| 4.3.2 实例应用 | 第61-62页 |
| 4.4 双计算模式系统设计及工作流程 | 第62-65页 |
| 4.4.1 系统介绍 | 第62-64页 |
| 4.4.2 系统工作流程 | 第64-65页 |
| 4.5 小结 | 第65-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-71页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第67-69页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 个人简历、在学期间参与项目及获奖情况 | 第77页 |
