数据挖掘在电网安全生产监督管理中的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 数据挖掘技术发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 电力企业信息管理系统发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本课题主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 数据挖掘技术 | 第15-30页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第15-20页 |
| 2.1.1 数据挖掘的发展历程 | 第15页 |
| 2.1.2 数据挖掘主要流程 | 第15-17页 |
| 2.1.3 数据挖掘主要功能及方法 | 第17-18页 |
| 2.1.4 数据挖掘的实践应用 | 第18-20页 |
| 2.2 决策树算法 | 第20-25页 |
| 2.2.1 决策树概述 | 第20-21页 |
| 2.2.2 ID3算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 C4.5算法 | 第22-23页 |
| 2.2.4 决策树实例分析 | 第23-25页 |
| 2.3 关联规则算法 | 第25-29页 |
| 2.3.1 关联规则概述 | 第25页 |
| 2.3.2 Apriori算法 | 第25-27页 |
| 2.3.3 Apriori算法举例分析 | 第27-29页 |
| 2.4 决策树剪枝 | 第29页 |
| 2.4.1 事前剪枝 | 第29页 |
| 2.4.2 事后剪枝 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 输电网故障分析及数据预处理 | 第30-37页 |
| 3.1 输电线路故障机理与成因 | 第30-32页 |
| 3.1.1 覆冰故障机理与成因 | 第30页 |
| 3.1.2 雷电故障机理与成因 | 第30-31页 |
| 3.1.3 风偏故障机理与成因 | 第31-32页 |
| 3.1.4 舞动故障机理与成因 | 第32页 |
| 3.1.5 其他故障机理与成因 | 第32页 |
| 3.2 电网故障数据预处理 | 第32-36页 |
| 3.2.1 数据清理与集成 | 第32-33页 |
| 3.2.2 数据规约 | 第33-34页 |
| 3.2.3 数据变换 | 第34-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 数据挖掘在电网安全监督管理中的应用 | 第37-46页 |
| 4.1 关联规则算法生成新属性 | 第37-38页 |
| 4.1.1 关联规则生成新属性 | 第37页 |
| 4.1.2 新属性评估认证 | 第37-38页 |
| 4.2 改进C4.5算法 | 第38-40页 |
| 4.3 改进的决策树模型 | 第40-41页 |
| 4.4 导致电网故障因素的决策树模型的建立 | 第41-44页 |
| 4.4.1 Apriori算法产生新属性 | 第41-42页 |
| 4.4.2 决策树模型的建立 | 第42-43页 |
| 4.4.3 决策树规则提取 | 第43页 |
| 4.4.4 结果分析 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 系统设计与实现 | 第46-56页 |
| 5.1 系统架构设计 | 第46-48页 |
| 5.1.1 总体框架 | 第46页 |
| 5.1.2 技术架构 | 第46-47页 |
| 5.1.3 数据架构 | 第47-48页 |
| 5.2 系统模块设计 | 第48-54页 |
| 5.2.1 安全检查管理模块设计 | 第48-50页 |
| 5.2.2 安全隐患管理模块设计 | 第50-53页 |
| 5.2.3 整改跟踪模块设计 | 第53-54页 |
| 5.3 系统的软件开发与实现 | 第54-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
