基于数据挖掘技术的高炉数据分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 数据挖掘技术的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 关联规则算法的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 拟合算法的研究现状 | 第10页 |
| 1.2.4 高炉数据分析的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究内容与目标 | 第11页 |
| 1.4 论文框架 | 第11-13页 |
| 第二章 相关的理论基础与知识 | 第13-23页 |
| 2.1 数据科学综述 | 第13-16页 |
| 2.1.1 数据科学概念 | 第13-14页 |
| 2.1.2 数据挖掘概念及分类 | 第14页 |
| 2.1.3 数据挖掘过程 | 第14-16页 |
| 2.2 关联规则综述 | 第16-18页 |
| 2.2.1 关联规则概念 | 第17-18页 |
| 2.2.2 关联规则分类 | 第18页 |
| 2.3 Apriori算法 | 第18-20页 |
| 2.3.1 Apriori算法思想 | 第18-19页 |
| 2.3.2 Apriori算法实现步骤 | 第19-20页 |
| 2.4 拟合算法综述 | 第20-22页 |
| 2.4.1 最小二乘法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 最小二乘法拟合直线原理 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 高炉顺行数据分析 | 第23-28页 |
| 3.1 高炉顺行模型 | 第23页 |
| 3.2 数据采集 | 第23-25页 |
| 3.3 数据预处理 | 第25-27页 |
| 3.3.1 正态分位数比较图概念 | 第25页 |
| 3.3.2 数据预处理过程 | 第25-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 数据分析过程及结论 | 第28-40页 |
| 4.1 关联分析 | 第28-32页 |
| 4.1.1 关联过程 | 第28页 |
| 4.1.2 关联网络图 | 第28-30页 |
| 4.1.3 关联分析结果 | 第30-32页 |
| 4.2 拟合分析 | 第32-39页 |
| 4.2.1 数据处理过程 | 第32-33页 |
| 4.2.2 分段直线拟合步骤 | 第33-35页 |
| 4.2.3 拟合分析结果 | 第35-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 5.1 研究工作的总结 | 第40页 |
| 5.2 展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 攻读硕士学位期间科研工作 | 第47页 |
