基于数据挖掘的电厂设备检修决策支持系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国外研究动态 | 第10页 |
| ·国内研究动态 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作和研究内容 | 第11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 电厂设备检修系统分析 | 第13-18页 |
| ·电厂设备检修的工作流分析 | 第13页 |
| ·电厂设备检修的业务流分析 | 第13-15页 |
| ·电厂设备检修的数据流分析 | 第15-16页 |
| ·数据的采集 | 第15页 |
| ·数据的预处理 | 第15-16页 |
| ·电厂设备检修智能化决策支持方案 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 基于设备运行状态的数据挖掘算法研究与建模 | 第18-36页 |
| ·数据挖掘技术的应用 | 第18-20页 |
| ·经典数据挖掘算法 | 第20-25页 |
| ·决策树方法 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络方法 | 第21-23页 |
| ·支持向量机方法 | 第23-24页 |
| ·各种方法优缺点比较 | 第24-25页 |
| ·基于量子遗传-支持向量机的电厂设备状态分析 | 第25-31页 |
| ·量子遗传算法的基本理论 | 第25-26页 |
| ·量子遗传-支持向量机模型 | 第26-29页 |
| ·量子遗传-支持向量机用于电厂设备检修 | 第29-31页 |
| ·实验介绍及结果分析 | 第31-35页 |
| ·实验用数据样本集的构造 | 第31-32页 |
| ·电力设备状态分析实验 | 第32-34页 |
| ·实验结果分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 电厂设备检修决策支持系统的设计与实现 | 第36-47页 |
| ·电厂设备检修决策支持系统的设计 | 第36-42页 |
| ·软件体系结构设计 | 第36-37页 |
| ·系统功能结构的设计 | 第37-39页 |
| ·系统数据仓库的设计 | 第39-42页 |
| ·电厂设备检修决策支持系统的实现 | 第42-46页 |
| ·用户管理 | 第42页 |
| ·设备信息管理 | 第42-43页 |
| ·设备缺陷管理 | 第43-44页 |
| ·设备运行管理 | 第44-46页 |
| ·设备中心知识库管理 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 结论与展望 | 第47-48页 |
| ·论文取得的主要成果 | 第47页 |
| ·论文工作的不足和展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
