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基于大功率毫米波测试系统的数据挖掘分析
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基于大功率毫米波测试系统的数据挖掘分析
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
　　　　1.1 引言第10页
　　　　1.2 基于大功率毫米波测试系统的数据挖掘分析的重要意义第10-12页
　　　　1.3 国内外研究历史与现状第12-14页
　　　　1.4 本论文的来源、目的及结构安排第14-16页
　　　　　　　　1.4.1 选题背景及研究意义第14-15页
　　　　　　　　1.4.2 本论文的结构安排第15-16页
第二章 回旋行波管智能化测试系统总体方案设计第16-30页
　　　　2.1 现有自动测试系统组成介绍第16-19页
　　　　　　　　2.1.1 现有自动测试系统硬件组成介绍第17-18页
　　　　　　　　2.1.2 现有自动测试系统软件方案介绍第18-19页
　　　　2.2 智能化测试系统总体方案设计第19-29页
　　　　　　　　2.2.1 总体框架第20-21页
　　　　　　　　2.2.2 软硬件总体设计方案第21-24页
　　　　　　　　2.2.3 软件开发平台第24-29页
　　　　2.3 本章小结第29-30页
第三章 基于PYTHON的数据自动处理第30-49页
　　　　3.1 数据探索第30-37页
　　　　　　　　3.1.1 缺失值分析第32页
　　　　　　　　3.1.2 异常值分析第32-34页
　　　　　　　　3.1.3 相关性分析第34-36页
　　　　　　　　3.1.4 其他分析第36-37页
　　　　3.2 数据预处理第37-42页
　　　　　　　　3.2.1 数据清洗第37-39页
　　　　　　　　3.2.2 数据集成第39-40页
　　　　　　　　3.2.3 数据变换第40-42页
　　　　3.3 测试数据实时自动处理实现第42-48页
　　　　　　　　3.3.1 功能需求分析第42-44页
　　　　　　　　3.3.2 模块化设计实现第44-46页
　　　　　　　　3.3.3 历史数据管理第46-48页
　　　　3.4 本章小结第48-49页
第四章 基于BP神经网络的预测研究第49-68页
　　　　4.1 人工神经网络简介第49-55页
　　　　　　　　4.1.1 神经网络结构第49-52页
　　　　　　　　4.1.2 BP神经网络训练原理第52-55页
　　　　4.2 基于BP神经网络的“效率”预测第55-59页
　　　　　　　　4.2.1 数据准备第56-57页
　　　　　　　　4.2.2 神经网络建模预测与结果分析第57-59页
　　　　4.3 结合PCA分析的BP神经网络“效率”预测第59-63页
　　　　　　　　4.3.1 PCA数据降维处理第59-61页
　　　　　　　　4.3.2 建模预测与结果分析第61-63页
　　　　4.4 基于预测的主动控保方案研究第63-67页
　　　　　　　　4.4.1 方案原理说明第63-64页
　　　　　　　　4.4.2 BP神经网络“打火”预测第64-67页
　　　　4.5 本章小结第67-68页
第五章 全文总结与展望第68-70页
　　　　5.1 全文总结第68-69页
　　　　5.2 后续工作展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-74页
攻读硕士学位期间取得的成果第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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