数据挖掘技术在故障诊断中的应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 创新点摘要 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题来源及研究目的意义 | 第12-13页 |
| 1.2 相关技术发展概况 | 第13-17页 |
| 1.2.1 数据挖掘技术研究概况 | 第13-14页 |
| 1.2.2 故障诊断技术研究概况 | 第14-16页 |
| 1.2.3 数据挖掘技术与故障诊断结合的研究概况 | 第16-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文安排 | 第18-19页 |
| 第2章 基于粗糙集理论的故障数据预处理 | 第19-35页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 粗糙集 | 第19-23页 |
| 2.2.1 粗糙集相关概念 | 第20-22页 |
| 2.2.2 可辨识矩阵 | 第22-23页 |
| 2.3 基于改进遗传算法的属性约简算法 | 第23-33页 |
| 2.3.1 遗传算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于粗糙逼近精度的属性重要度 | 第24-25页 |
| 2.3.3 推论及证明 | 第25-26页 |
| 2.3.4 基于粗糙集理论的遗传算法 | 第26-27页 |
| 2.3.5 算法分析 | 第27-31页 |
| 2.3.6 信息约简 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于决策树理论的故障数据分类 | 第35-44页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 改进的ID3算法 | 第35-43页 |
| 3.2.1 决策树理论 | 第35-36页 |
| 3.2.2 决策树ID3算法 | 第36-38页 |
| 3.2.3 ID3算法执行过程分析 | 第38页 |
| 3.2.4 改进思路及算法执行过程描述 | 第38-41页 |
| 3.2.5 改进ID3算法的性能分析 | 第41页 |
| 3.2.6 故障信息分类 | 第41-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于关联规则算法的故障规则获取 | 第44-56页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 Apriori算法的改进 | 第44-55页 |
| 4.2.1 约简定理证明 | 第45-46页 |
| 4.2.2 改进的Apriori算法 | 第46-48页 |
| 4.2.3 算法分析 | 第48-49页 |
| 4.2.4 挖掘结果分析 | 第49-53页 |
| 4.2.5 故障规则的获取 | 第53-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于数据挖掘的故障诊断系统设计 | 第56-69页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 系统架构 | 第56-57页 |
| 5.3 系统流程及整体功能设计 | 第57-59页 |
| 5.4 各部分相关技术介绍 | 第59-64页 |
| 5.4.1 数据库设计 | 第59-62页 |
| 5.4.2 故障诊断算法的实现过程 | 第62-63页 |
| 5.4.3 故障匹配 | 第63-64页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第64-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 发表文章目录 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
