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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--柔索吊装机器人关键部件复合告警分析及应用
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柔索吊装机器人关键部件复合告警分析及应用
 
     论文目录
 
致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第12-18页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.3 本文主要研究内容及创新点第15-16页
    1.4 论文的组织结构第16-18页
2 理论基础及相关技术介绍第18-33页
    2.1 数据挖掘技术第18-20页
        2.1.1 数据挖掘简介第18-19页
        2.1.2 数据挖掘过程第19-20页
    2.2 关联规则挖掘第20-22页
        2.2.1 关联规则基本概念第20-21页
        2.2.2 关联规则挖掘一般过程第21-22页
    2.3 关联规则挖掘算法介绍第22-29页
        2.3.1 关联规则分析相关算法第22-24页
        2.3.2 FP-Growth算法原理第24-28页
        2.3.3 关联规则的评价方法第28-29页
    2.4 高速列车转向架自动化装配生产线第29-32页
        2.4.1 转向架装配生产线基本组成第29-30页
        2.4.2 柔索吊装机器人介绍第30页
        2.4.3 柔索吊装机器人告警类型第30-32页
    2.5 人工萤火虫(GSO)算法概述第32页
    2.6 本章总结第32-33页
3 带延迟参数的变化窗口数据离散化方法第33-40页
    3.1 报警数据的预处理第33-35页
        3.1.1 数据分析处理第33-34页
        3.1.2 数据合并第34-35页
    3.2 带延迟参数的变化窗口数据离散化方法第35-39页
        3.2.1 常用时间序列数据离散化方法第35-36页
        3.2.2 滑动窗口离散化方法的改进第36-39页
        3.2.3 实验分析第39页
    3.4 本章小结第39-40页
4 基于GSO算法的OFP-Growth算法优化第40-54页
    4.1 GSO算法分析第40-44页
        4.1.1 萤火虫位置分布初始化步骤第41-42页
        4.1.2 萤火虫亮度更新步骤第42页
        4.1.3 萤火虫目标选择及移动步骤第42-43页
        4.1.4 萤火虫决策域更新步骤第43页
        4.1.5 萤火虫算法相关参数设置第43-44页
    4.2 基于FP-Growth算法的OFP-Growth改进算法第44-45页
        4.2.1 带有顺序性的频繁集挖掘第44-45页
        4.2.2 关联规则发现第45页
    4.3 融合优化算法GSO-OFP-Growth第45-47页
        4.3.1 GSO-OFP-Growth算法原理第45-46页
        4.3.2 GSO-OFP-Growth算法过程描述第46-47页
    4.4 实验验证第47-53页
        4.4.1 实验数据第47-48页
        4.4.2 评价指标第48页
        4.4.3 OFP-Growth算法验证第48-49页
        4.4.4 GSO-OFP-Growth算法验证第49-52页
        4.4.5 带延迟参数的变化窗口数据离散化方法验证第52-53页
    4.5 本章小结第53-54页
5 复合告警关联性分析应用系统实现第54-61页
    5.1 系统主要应用技术及运行环境第54页
    5.2 系统架构及实现第54-60页
        5.2.1 数据存储模块第56-57页
        5.2.2 数据处理模块第57-58页
        5.2.3 关联规则分析模块第58-59页
        5.2.4 结果展示模块第59-60页
    5.3 本章小结第60-61页
6 总结与展望第61-63页
    6.1 工作总结第61-62页
    6.2 研究展望第62-63页
参考文献第63-66页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第66-68页
学位论文数据集第68页

 
 
论文编号BS3730540,这篇论文共68
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