數(shù)據(jù)挖掘在冶金產(chǎn)品質(zhì)量控制中的應(yīng)用

內(nèi)容概要

本書(shū)是系統(tǒng)介紹數(shù)據(jù)控制在冶金產(chǎn)品質(zhì)量控制方面的專(zhuān)著，內(nèi)容包括冶金產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)的挖掘過(guò)程框架、數(shù)據(jù)集市、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量模型、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量模型、基于多種產(chǎn)品模型的新產(chǎn)品新工藝設(shè)計(jì)、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品質(zhì)量控制軟件及上述諸方面的應(yīng)用實(shí)例。    本書(shū)可供高等院校自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)、過(guò)程控制、管理科學(xué)與工程等專(zhuān)業(yè)的研究生、教師以及從事生產(chǎn)過(guò)程控制和管理的科技人員閱讀。

作者簡(jiǎn)介

邢進(jìn)生（男，1964- ），山西太原市人，漢族，2001年3月至今在西安交通大學(xué)管理科學(xué)與工程博士后工作站，從師汪應(yīng)洛院士進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的研究，1985年7月在山西師范大學(xué)獲數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)士學(xué)位；1997年2月到20000年11月在西安交通大學(xué)電信工程學(xué)院從師萬(wàn)百五教授獲計(jì)算機(jī)控制專(zhuān)業(yè)工學(xué)博士學(xué)位；2002年12月至2001年2月以訪問(wèn)學(xué)者身份工作于英國(guó)eading Uni-versity計(jì)算機(jī)系；2001年3月至今在西安交通大學(xué)管理科學(xué)與工程博士后工作站，從師汪應(yīng)洛院士進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的研究工作。著有《數(shù)據(jù)挖掘在冶金產(chǎn)品質(zhì)量控制中的應(yīng)用》一書(shū) 。

書(shū)籍目錄

第一章 引論  1.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其研究現(xiàn)狀    1.1.1 知識(shí)獲取與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)    1.1.2 數(shù)據(jù)挖掘研究與應(yīng)用的現(xiàn)狀  1.2 數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象    1.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)    1.2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)    1.2.3 文本    1.2.4 Web信息    1.2.5 空間數(shù)據(jù)  1.3 數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)  1.4 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程及結(jié)果解釋  1.5 數(shù)據(jù)挖掘建模設(shè)計(jì)方案    1.5.1 通用的數(shù)據(jù)挖掘框架    1.5.2 建模設(shè)計(jì)方案的基本框架    1.5.3 方案實(shí)施的系統(tǒng)環(huán)境  1.6 冶金產(chǎn)品質(zhì)量控制問(wèn)題分析  1.7 本書(shū)的主要工作第二章 冶金產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)集市的構(gòu)建  2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市    2.1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概述    2.1.2 數(shù)據(jù)集市  2.2 熱軋產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)集市的建立    2.2.1 熱軋數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀    2.2.2 熱軋數(shù)據(jù)集市的實(shí)現(xiàn)  2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理  2.4 確定建模數(shù)據(jù)的輸入輸出變量  2.5 建模數(shù)據(jù)的篩選與歸一化    2.5.1 建模數(shù)據(jù)的篩選    2.5.2 建模數(shù)據(jù)的歸一化  2.6 小結(jié)第三章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征分析  3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述    3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及設(shè)計(jì)方法    3.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法    3.1.3 基本人工神經(jīng)元模型  3.2 感知器模型及算法研究  3.3 多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播（BP）算法    3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法分析    3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法的幾種改進(jìn)    3.3.3 影響B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的其他因素  3.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法    3.4.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)    3.4.2 RBF網(wǎng)絡(luò)的算法分析第四章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品質(zhì)量模型  4.1 逐漸擴(kuò)大訓(xùn)練樣本的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量模型    4.1.1 基于數(shù)據(jù)集F的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型    4.1.2 對(duì)三類(lèi)綱的模型測(cè)試    4.1.3 輸出變量為ys_rel,ys_rml的質(zhì)量模型  4.2 二階段混合算法的BKP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型    4.2.1 二階段混合算法    4.2.2 實(shí)例  4.3 高維多輸入層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量模型    4.3.1 引言    4.3.2 高維多輸入層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)    4.3.3 高維多輸入層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法    4.3.4 實(shí)例    4.3.5 結(jié)論  4.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品質(zhì)量模型    4.4.1 引言    4.4.2 高維RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量模型的建立  4.5 兩種改進(jìn)結(jié)構(gòu)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品質(zhì)量模型    4.5.1 分布式RBF網(wǎng)絡(luò)在1580熱聯(lián)軋機(jī)控制中的應(yīng)用    4.5.2 重疊式RBF網(wǎng)絡(luò)在1580熱聯(lián)軋機(jī)控制中的應(yīng)用  4.6 基于具體數(shù)據(jù)集的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究  4.7 小結(jié)第五章 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品質(zhì)量模型第六章 基于多種模型的新產(chǎn)品新工藝設(shè)計(jì)第七章 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAS應(yīng)用軟件第八章 結(jié)束語(yǔ)參考文獻(xiàn)

圖書(shū)封面

評(píng)論、評(píng)分、閱讀與下載

---

    數(shù)據(jù)挖掘在冶金產(chǎn)品質(zhì)量控制中的應(yīng)用 PDF格式下載

---