基于数据挖掘的棉花加工质量提升策略研究

目录

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第一章 绪 论

1.1 选题背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外棉花加工工艺及研究现状

1.2.2 国内棉花加工工艺及研究现状

1.2.3 数据挖掘研究现状

1.3 当前研究存在的主要问题

1.4 本文主要工作

第二章 数据预处理

2.1 数据预处理方法概述

2.2 缺失值处理

2.2.1 缺失值处理方法

2.2.2 缺失值处理结果

2.3 异常值处理

2.3.1 异常值处理方法

2.3.2 异常值处理结果

2.4 数据标准化

2.4.1 数据标准化方法

2.4.2 数据标准化结果

2.5 本章小结

第三章 籽棉类别和皮棉等级的数据挖掘

3.1 籽棉类别划分

3.1.1 K-means聚类算法原理

3.1.2 最佳聚类数K值的选取

3.1.3 初始聚类中心的确定

3.1.4 籽棉类别划分结果

3.2 皮棉质量分级

3.2.1 皮棉质量评价指标

3.2.2 皮棉质量的模糊综合评价模型

3.2.3 皮棉质量分级结果

3.3 本章小结

第四章 皮棉质量提升策略的数据挖掘

4.1关联规则介绍

4.1.1 关联规则基本理论

4.1.2 Apriori算法

4.2 模糊关联规则挖掘皮棉质量与变频器频率的关系

4.2.1 模糊关联规则原理

4.2.2 基于FCM的模糊关联规则原理

4.2.3 基于FCM的模糊关联规则数据挖掘结果

4.3 皮棉质量提升策略的建议

4.4 本章小结

第五章 提升皮棉质量的模式评估和知识表示

5.1 支持向量机算法介绍

5.1.1 支持向量机基本原理

5.1.2 支持向量机参数寻优

5.2 新策略下皮棉质量的预测

5.2.1 皮棉质量预测模型

5.2.2 皮棉质量预测结果

5.3 皮棉质量提升效果验证

5.4 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 工作总结

6.2 未来展望

参考文献

致谢

附 录