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面向动车组运维的多源数据预处理关键技术研究与实现
 
     论文目录
 
致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
1 引言第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 研究背景及意义第12-14页
        1.2.1 动车组运维研究现状第12-13页
        1.2.2 多源数据预处理研究现状第13-14页
    1.3 研究内容第14-15页
    1.4 论文组织结构第15-16页
2 数据预处理综述第16-24页
    2.1 常规数据预处理主要任务第16-19页
        2.1.1 数据清洗第16-17页
        2.1.2 数据集成第17-18页
        2.1.3 数据规约第18-19页
        2.1.4 数据变换第19页
    2.2 多源数据预处理主要任务第19-23页
        2.2.1 数据变换第19-20页
        2.2.2 异构数据集成第20-21页
        2.2.3 统一数据尺度第21-22页
        2.2.4 多源时间同步第22-23页
    2.3 本章小结第23-24页
3 动车组多源数据预处理第24-43页
    3.1 面向动车组运维的全生命周期数据第24-26页
    3.2 动车组运维相关研究需求分析第26-28页
    3.3 面向动车组运维的多源数据预处理第28-38页
        3.1.1 存在问题第28-33页
        3.1.2 方法研究第33-38页
    3.4 多源数据预处理体系第38-42页
        3.4.1 离线处理第39-41页
        3.4.2 在线处理第41-42页
    3.5 本章小结第42-43页
4 基于序列模式挖掘算法的数据预处理方法第43-54页
    4.1 选取目标过程第43-44页
    4.2 还原目标过程曲线第44-46页
    4.3 序列模式挖掘第46-48页
    4.4 算法结果第48-49页
    4.5 算法应用第49-50页
    4.6 算法评价第50-53页
    4.7 本章小结第53-54页
5 基于KAFKA的车载监测数据在线预处理实现第54-67页
    5.1 KAFKA简介第54-55页
    5.2 系统设计第55-57页
    5.3 实验环境第57-58页
        5.3.1 硬件环境第57-58页
        5.3.2 Kafka相关配置第58页
    5.4 实验测试第58-63页
        5.4.1 Producer和Consumer通信测试第58-61页
        5.4.2 使用Kafka Java API模拟实时传输的实现第61-63页
    5.5 功能实现第63-66页
    5.6 本章小结第66-67页
6 结论第67-69页
    6.1 工作总结第67页
    6.2 工作展望第67-69页
参考文献第69-73页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第73-75页
学位论文数据集第75页

 
论文编号BS3214520,这篇论文共75
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