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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,
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。
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