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空调制冷剂充注量异常检测算法设计与实现

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空调制冷剂充注量异常检测算法设计与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-12页
  1.1 课题研究背景及意义第8-9页
  1.2 故障诊断领域的发展和研究现状第9-11页
  1.3 论文的研究内容及组织框架第11-12页
2 数据挖掘相关原理及技术第12-18页
  2.1 数据挖掘技术的介绍第12-14页
  2.2 机器学习算法第14-15页
  2.3 交叉检验第15-16页
  2.4 分类模型的评估标准第16-17页
  2.5 本章小结第17-18页
3 基于决策树的空调故障诊断算法第18-32页
  3.1 基于决策树的空调制冷剂充注量异常检测算法研究第18-26页
  3.2 算法的改进第26页
  3.3 改进的CART算法在空调制冷剂充注量故障检测中的应用第26-31页
  3.4 本章小结第31-32页
4 基于支持向量机的空调故障诊断算法第32-42页
  4.1 基于支持向量机的空调制冷剂充注量异常检测算法研究第32-36页
  4.2 算法方案确定第36页
  4.3 GA-SVM在空调制冷剂充注量故障检测中的应用第36-41页
  4.4 本章小结第41-42页
5 决策树算法和支持向量机算法的应用结果对比分析第42-47页
  5.1 空调制冷剂充注量故障检测流程第42-43页
  5.2 方案及实现第43-44页
  5.3 方案结果对比分析第44-46页
  5.4 本章小结第46-47页
6 总结与展望第47-49页
  6.1 总结第47-48页
  6.2 工作展望第48-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-52页

本篇论文共52页,点击这进入下载页面
 
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