| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 CPS网络技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 数据挖掘研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第17页 |
| 1.3 课题研究的目的和意义 | 第17-18页 |
| 1.4 课题的来源和主要内容 | 第18-19页 |
| 1.5 论文体系结构 | 第19-22页 |
| 第二章 发动机装配过程与CPS网络研究 | 第22-34页 |
| 2.1 发动机装配过程分析 | 第22-25页 |
| 2.1.1 发动机装配过程特点 | 第22-23页 |
| 2.1.2 装配过程信息分析 | 第23-25页 |
| 2.2 CPS网络研究 | 第25-29页 |
| 2.2.1 CPS概念研究 | 第25页 |
| 2.2.2 CPS的特征 | 第25-26页 |
| 2.2.3 CPS的基本结构 | 第26-28页 |
| 2.2.4 CPS与物联网 | 第28-29页 |
| 2.3 基于CPS网络的装配过程信息节点设计 | 第29-32页 |
| 2.3.1 节点的功能要求 | 第30页 |
| 2.3.2 节点基本结构 | 第30-31页 |
| 2.3.3 基于CPS网络的装配过程系统布局设计 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 数据挖掘方法研究 | 第34-50页 |
| 3.1 数据挖掘概述 | 第34-36页 |
| 3.1.1 数据挖掘的一般过程 | 第34-35页 |
| 3.1.2 数据挖掘的应用 | 第35-36页 |
| 3.2 数据挖掘方法分类 | 第36-39页 |
| 3.2.1 分类数据挖掘 | 第36-37页 |
| 3.2.2 聚类数据挖掘 | 第37页 |
| 3.2.3 偏差数据挖掘 | 第37-38页 |
| 3.2.4 时间序列型数据挖掘 | 第38页 |
| 3.2.5 关联规则数据挖掘 | 第38-39页 |
| 3.3 关联规则算法中的FP-Tree算法研究 | 第39-43页 |
| 3.4 算法实现 | 第43-48页 |
| 3.4.1 Weka功能介绍 | 第43-45页 |
| 3.4.2 Weka中FP-Tree算法的实现 | 第45-48页 |
| 3.4.3 FP-Tree算法的应用设想 | 第48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于CPS网络的发动机装配过程数据挖掘系统构建 | 第50-68页 |
| 4.1 工艺流程介绍 | 第50-51页 |
| 4.2 系统建模 | 第51-57页 |
| 4.2.1 系统特点 | 第51-52页 |
| 4.2.2 系统体系架构 | 第52-53页 |
| 4.2.3 系统功能模型 | 第53-55页 |
| 4.2.4 系统数据库模型 | 第55-56页 |
| 4.2.5 系统硬件架构 | 第56-57页 |
| 4.3 系统实现 | 第57-66页 |
| 4.3.1 生产计划管理 | 第57-58页 |
| 4.3.2 工厂建模 | 第58-59页 |
| 4.3.3 生产过程监控 | 第59-61页 |
| 4.3.4 生产资源管理 | 第61-62页 |
| 4.3.5 数据采集 | 第62-63页 |
| 4.3.6 数据挖掘 | 第63页 |
| 4.3.7 返修管理 | 第63-64页 |
| 4.3.8 生产品质管理 | 第64-65页 |
| 4.3.9 装配过程可视化 | 第65-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68-69页 |
| 5.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第74-75页 |