图书介绍

数据挖掘在冶金产品质量控制中的应用2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

邢进生著著
出版社：北京：国防工业出版社
ISBN：7118035076
出版时间：2004
标注页数：228页
文件大小：9MB
文件页数：241页
主题词：数据采集－计算机应用－冶金工业－工业产品－质量控制

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图书目录

第一章引论1

1.1数据挖掘技术及其研究现状2

1.1.1知识获取与数据挖掘技术2

1.1.2数据挖掘研究与应用的现状3

1.2数据挖掘的对象6

1.2.1 数据库7

1.2.2数据仓库8

1.2.3文本11

1.2.4 Web信息12

1.2.5空间数据12

1.3数据挖掘的主要技术13

1.4数据挖掘过程及结果解释17

1.5数据挖掘建模设计方案19

1.5.1通用的数据挖掘框架19

1.5.2建模设计方案的基本框架20

1.5.3方案实施的系统环境22

1.6冶金产品质量控制问题分析23

1.7本书的主要工作23

第二章冶金产品质量数据集市的构建25

2.1数据仓库与数据集市26

2.1.1数据仓库概述27

2.1.2数据集市38

2.2热轧产品质量数据集市的建立39

2.2.1热轧数据的现状39

2.2.2热轧数据集市的实现41

2.3数据预处理43

2.4确定建模数据的输入输出变量45

2.5建模数据的筛选与归一化46

2.5.1建模数据的筛选46

2.5.2建模数据的归一化46

2.6小结47

第三章人工神经网络特征分析49

3.1人工神经网络概述50

3.1.1神经网络的结构及设计方法51

3.1.2神经网络的学习方法55

3.1.3基本人工神经元模型57

3.2感知器模型及算法研究58

3.3多层前向神经网络的误差反向传播（BP）算法78

3.3.1 BP神经网络学习方法分析79

3.3.2 BP神经网络学习方法的几种改进84

3.3.3影响BP神经网络建模的其他因素94

3.4 RBF神经网络算法95

3.4.1 RBF神经网络结构95

3.4.2 RBF网络的算法分析100

第四章基于神经网络的产品质量模型103

4.1逐渐扩大训练样本的BP神经网络质量模型104

4.1.1基于数据集F的BP神经网络模型104

4.1.2对三类钢的模型测试109

4.1.3输出变量为ys_re1,ys_rm1的质量模型111

4.2二阶段混合算法的BP神经网络模型114

4.2.1二阶段混合算法115

4.2.2 实例116

4.3高维多输入层神经网络质量模型117

4.3.1 引言117

4.3.2高维多输入层神经网络的结构118

4.3.3 高维多输入层神经网络的学习算法120

4.3.4实例124

4.3.5结论126

4.4 RBF神经网络产品质量模型127

4.4.1 引言127

4.4.2高维RBF神经网络质量模型的建立128

4.5两种改进结构的RBF神经网络产品质量模型132

4.5.1分布式RBF网络在1580热联轧机控制中的应用132

4.5.2重叠式RBF网络在1580热联轧机控制中的应用135

4.6基于具体数据集的BP神经网络结构研究138

4.7小结147

第五章基于模糊神经网络的产品质量模型149

5.1基于矩形函数系的模糊神经网络质量模型150

5.1.1基于矩形函数系的模糊神经网络模型150

5.1.2在热轧数据质量控制中的应用154

5.1.3应用实例155

5.2基于公式的模糊神经网络产品质量模型157

5.3模糊神经网络的记忆研究158

5.3.1一次性记忆160

5.3.2逐个记忆165

5.3.3结束语167

5.4小结168

第六章基于多种模型的新产品新工艺设计170

6.1基于产品质量模型的新产品新工艺设计171

6.1.1用相关分析对产品质量模型进行校验分析172

6.1.2气瓶钢钢种的产品质量设计177

6.1.3基于BP神经网络质量模型的气瓶钢新产品设计179

6.2基于产品质量模型输出优化的新产品新工艺设计181

6.2.1神经网络输出的优化181

6.2.2用梯度法对输出的优化182

6.2.3用随机搜索方法进一步优化186

6.2.4在热轧新产品设计中的应用190

6.3基于BP神经网络产品逆质量模型和质量控制模型的新产品新工艺设计191

6.3.1基于BP神经网络逆质量模型的新产品新工艺设计191

6.3.2基于BP神经网络质量控制模型的新产品新工艺设计193

6.4基于模糊神经网络质量控制模型的新产品新工艺设计195

6.4.1质量控制模型与求解195

6.4.2求解理论分析196

6.4.3在热轧新产品新工艺中的应用198

6.5 小结199

第七章基于模糊神经网络的SAS应用软件201

7.1数据挖掘工具简介202

7.2建模设计系统的设计202

7.3建模设计系统的开发207

7.4小结213

第八章结束语214

参考文献218