关联规则挖掘在高炉炉况预测中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外应用和研究现状 | 第9-11页 |
| ·研究内容和创新点 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12页 |
| ·工作重点 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 2 高炉炉况预测和关联规则挖掘综述 | 第14-22页 |
| ·高炉炉况预测原理 | 第14-18页 |
| ·高炉炼铁原理 | 第14页 |
| ·高炉炼铁工艺 | 第14-15页 |
| ·正常炉况分析 | 第15-16页 |
| ·异常炉况分析 | 第16-17页 |
| ·高炉炉况预测 | 第17-18页 |
| ·时态关联规则挖掘概述 | 第18-21页 |
| ·关联规则概述 | 第18-20页 |
| ·时态关联规则挖掘 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 现有多维时态关联规则挖掘算法分析 | 第22-31页 |
| ·现有多维关联规则挖掘算法 | 第22-26页 |
| ·现有多维时态关联规则算法 | 第26-30页 |
| ·时态关联规则的基本概念 | 第26-27页 |
| ·多维时态关联规则基本概念 | 第27-29页 |
| ·多维时态关联规则挖掘算法 | 第29-30页 |
| ·现有算法问题分析 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 多维时态关联规则挖掘算法改进 | 第31-44页 |
| ·高炉炉况预测问题分析 | 第31-35页 |
| ·预测模型分析 | 第31-33页 |
| ·属性约减分析 | 第33页 |
| ·加权算法分析 | 第33-35页 |
| ·算法改进依据 | 第35-41页 |
| ·基于粗集的属性约减 | 第35-37页 |
| ·时态关联规则挖掘算法 | 第37-39页 |
| ·基于时态的加权关联规则 | 第39-41页 |
| ·改进算法的实现 | 第41-43页 |
| ·属性约减算法 | 第41-42页 |
| ·加权关联规则挖掘算法 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 改进算法在高炉炉况预测中的应用 | 第44-58页 |
| ·实验设计 | 第44-45页 |
| ·实验方案 | 第44页 |
| ·实验环境 | 第44页 |
| ·实验步骤 | 第44-45页 |
| ·仿真运行 | 第45-53页 |
| ·数据预处理 | 第45-49页 |
| ·算法实现 | 第49-50页 |
| ·结论验证 | 第50-53页 |
| ·实验分析 | 第53-57页 |
| ·度量标准 | 第53页 |
| ·属性约减对算法挖掘效率的影响 | 第53-54页 |
| ·改进算法对预测效果的影响 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63页 |
| 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第63页 |
