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《湖南大学》 2002年
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数据挖掘及其在回转窑控制系统中的应用研究

何昭晖  
【摘要】: 在信息技术高速发展的今天,收集大量的数据变得轻而易举,存储数据的爆炸性增长已激起对新技术和自动工具的需求,以便帮助我们将海量的数据转化为知识。数据挖掘技术于20世纪80年代后期出现,并成为数据库研究最活跃、最激动人心的领域之一。 数据挖掘技术涉及多个学科,汇集了人工智能、模式识别、数据库以及机器学习等多个学科的成果,是一个新兴的边沿学科,其应用领域非常广泛,并且具有良好的应用前景。 本文从基于数据库的知识发现开始,较系统地介绍了KDD、数据挖掘的基本概念,并研究了数据挖掘采用的技术方法及其应用领域,同时也对数据挖掘的发展方向进行了展望。然后,本文讨论了数据预处理的一些方法和技术,在工业生产的现场条件下,对采集的数掘进行预处理是十分有必要的;接下来对关联规则的数据挖掘进行了阐述,并分别对Apriori算法和DHP算法进行了仿真研究;针对工业过程控制需要考虑时间因素的特点,对时间序列分析进行了探讨,提出了一种先聚类后分类的时间序列分类算法,通过对时间序列进行变换并采用加权的欧氏距离表示方法,使用聚类的方法来提取分类模型,并使用该模型进行分类。利用上述方法在人工合成的数据库和回转窑历史数据库中进行试验,得出了一些有益的结论,从而指导回转窑控制系统的研制。系统取得了不错的现场运行效果,为企业带来了良好的经济效益。
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP399

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