| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-12页 |
| ·我国电力工业技术发展现状 | 第6页 |
| ·电厂状态监测及故障诊断 | 第6-7页 |
| ·数据挖掘技术产生背景及现状 | 第7-9页 |
| ·数据挖掘在电厂设备故障诊断中的应用前景 | 第9-10页 |
| ·选题意义及主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第12-20页 |
| ·数据挖掘过程 | 第12-13页 |
| ·数据准备 | 第12页 |
| ·数据挖掘阶段 | 第12-13页 |
| ·结果解释和评估 | 第13页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第13-18页 |
| ·面向分类和预测问题的数据挖掘算法 | 第14-17页 |
| ·发现关联规则的数据挖掘算法 | 第17页 |
| ·面向聚类问题的数据挖掘算法 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的问题与挑战 | 第18-19页 |
| ·挖掘方法和用户交互的问题 | 第18页 |
| ·性能问题,包括数据挖掘算法的有效性、可伸缩性和并行处理 | 第18页 |
| ·关于数据库类型的多样性问题 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第三章 决策树挖掘算法 | 第20-30页 |
| ·决策树算法介绍 | 第20页 |
| ·信息论的基本原理 | 第20-21页 |
| ·构造决策树 | 第21-30页 |
| ·基本算法 | 第21-22页 |
| ·属性选择度量 | 第22-24页 |
| ·噪声与剪枝 | 第24页 |
| ·决策树优化 | 第24页 |
| ·子树复制及碎片问题 | 第24-25页 |
| ·决策树分类算法存在的缺陷 | 第25页 |
| ·应用实例分析 | 第25-30页 |
| 第四章 基于决策树的锅炉故障在线诊断系统的开发 | 第30-38页 |
| ·基于决策树的推理方法 | 第30-31页 |
| ·系统概述 | 第31-32页 |
| ·决策树挖掘子系统的开发 | 第32-36页 |
| ·故障诊断子系统的开发 | 第36-37页 |
| ·系统设计 | 第36页 |
| ·系统简介 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于决策树的锅炉故障诊断应用实例 | 第38-45页 |
| ·引言 | 第38-43页 |
| ·决策树挖掘结果及其故障在线诊断应用 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第六章 总结 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 附录 | 第50-55页 |
| 附录 1 DCS 测点 | 第50-52页 |
| 附录 2 决策树挖掘结果 | 第52-55页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第55页 |