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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--数据挖掘技术在邮件自动分拣机故障诊断中的应用
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数据挖掘技术在邮件自动分拣机故障诊断中的应用
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-20页
    1.1 机械故障诊断技术概述第8-11页
        1.1.1 故障测试诊断的常规方法第9页
        1.1.2 故障测试诊断研究的内容第9-11页
    1.2 数据挖掘技术概述第11-12页
        1.2.1 数据挖掘的定义第11页
        1.2.2 数据挖掘的基本模型第11-12页
    1.3 现代物流技术及自动分拣机概述第12-17页
        1.3.1 现代物流技术发展概述第12-13页
        1.3.2 邮件自动分拣机概述第13-17页
    1.4 本文主要研究内容及结构安排第17-20页
        1.4.1 本文研究目标和主要内容第17页
        1.4.2 本文结构安排第17-20页
第2章 数据挖掘技术方法研究第20-28页
    2.1 决策树第20-21页
    2.2 神经元网络第21页
    2.3 遗传算法第21-22页
    2.4 聚类第22页
    2.5 粗糙集算法第22页
    2.6 关联规则第22-25页
        2.6.1 定义第22-24页
        2.6.2 Apriori算法第24-25页
    2.7 本章小结第25-28页
第3章 自动分拣机的故障特征分析及运行数据研究第28-44页
    3.1 故障情况汇总及原因分析第28-30页
        3.1.1 控制系统故障汇总及原因第28-29页
        3.1.2 机械系统故障汇总及原因第29-30页
        3.1.3 齿轮、轴承、轴故障汇总及原因第30页
    3.2 自动分拣机故障特征第30-36页
        3.2.1 控制系统故障特征第30页
        3.2.2 机械系统故障特征第30-32页
        3.2.3 齿轮、轴承、轴故障特征第32-33页
        3.2.4 时频域故障特征参量提取第33-36页
    3.3 主要监测的运行数据第36-38页
        3.3.1 分拣数据变量说明第36-37页
        3.3.2 同步数据变量说明第37-38页
    3.4 数据预处理第38-42页
        3.4.1 数据归约第39页
        3.4.2 空缺值处理第39页
        3.4.3 噪声处理第39-41页
        3.4.4 数据集成第41页
        3.4.5 数据规范化第41-42页
    3.5 本章小结第42-44页
第4章 数据挖掘技术在自动分拣机故障诊断中的应用第44-62页
    4.1 离散型变量的决策树模型分析第44-50页
        4.1.1 CHAID决策树模型分析第44-47页
        4.1.2 CRT决策树模型分析第47-50页
    4.2 连续型变量的决策树模型分析第50-58页
        4.2.1 时间差字段的频率统计分析第50-56页
        4.2.2 时间差字段的CHAID决策树模型分析第56-58页
    4.3 故障解决方案及效果第58-61页
        4.3.1 运用决策树模型对故障特征的分析第58页
        4.3.2 控制系统故障维修方案第58-60页
        4.3.3 机械系统故障维修方案第60-61页
        4.3.4 维修解决方案的效果第61页
    4.4 本章小结第61-62页
结论第62-64页
参考文献第64-68页
致谢第68页

 
 
论文编号BS4076685,这篇论文共68
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