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河流砂重矿物自动分析工具的设计与实现

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河流砂重矿物自动分析工具的设计与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-14页
第一章 绪论第14-20页
  1.1 背景和意义第14-15页
  1.2 研究方向和进展第15-16页
    1.2.1 重矿物鉴定的传统方法和相关软件第15-16页
    1.2.2 重矿物能谱数据的分析第16页
  1.3 本文工作第16-17页
  1.4 本文组织结构第17-20页
第二章 技术综述第20-30页
  2.1 规则学习技术第20-25页
    2.1.1 规则学习相关理论第20-22页
    2.1.2 规则学习方法总结第22-25页
  2.2 Python模块第25-28页
    2.2.1 PyQt模块第25-26页
    2.2.2 sqlite3模块第26页
    2.2.3 Matplotlib模块第26-27页
    2.2.4 scikit-learn模块第27-28页
  2.3 本章小结第28-30页
第三章 规则挖掘方法设计与验证第30-54页
  3.1 规则挖掘方法框架第30-31页
  3.2 现有的规则挖掘技术第31-37页
    3.2.1 迭代二分决策树第31-34页
    3.2.2 分类和回归决策树第34-37页
    3.2.3 Prism归纳法第37页
  3.3 基于径向基神经网络的规则生成方法第37-43页
    3.3.1 方法动机第37-38页
    3.3.2 方法框架第38-39页
    3.3.3 方法设计第39-43页
  3.4 规则挖掘验证实验设计第43-46页
    3.4.1 研究问题第43-44页
    3.4.2 数据集和评价指标第44-46页
    3.4.3 实验设计第46页
  3.5 规则挖掘结果分析第46-52页
    3.5.1 规则集分类有效性的验证第46-47页
    3.5.2 规则质量的验证第47-50页
    3.5.3 Screnn方法参数的探讨第50-52页
  3.6 本章小结第52-54页
第四章 工具的设计与实现第54-82页
  4.1 工具需求分析第54-56页
    4.1.1 用例分析第54-55页
    4.1.2 功能性需求第55-56页
  4.2 工具模块设计第56-70页
    4.2.1 总体结构和界面框架第56-59页
    4.2.2 数据库模块的设计第59-63页
    4.2.3 信息展示模块的设计第63-65页
    4.2.4 数据图形化展示模块的设计第65-67页
    4.2.5 规则挖掘模块的设计第67-70页
  4.3 工具模块实现第70-81页
    4.3.1 数据库模块第70-73页
    4.3.2 信息展示模块第73-74页
    4.3.3 数据图形化展示模块第74-77页
    4.3.4 规则挖掘模块第77-80页
    4.3.5 工具的评价第80-81页
  4.4 本章小结第81-82页
第五章 总结与展望第82-86页
  5.1 总结第82-83页
  5.2 展望第83-86页
参考文献第86-92页
简历与科研成果第92-94页
致谢第94-95页

本篇论文共95页,点击这进入下载页面
 
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