数据挖掘技术在非球形颗粒沉降速度中的应用研究

摘要

随着计算机技术的发展,特别是数据库技术的应用和普及,如何从浩瀚无垠的信息海洋中获取有价值的信息,只借助于一般的数学分析和算法是无能为力的,为了有效的从这些海量的数据中获得知识,数据挖掘方法也就应运而生,该文正是在这种背景下而研究的.粉体学亦称颗粒学,是一门新兴的跨学科的综合性技术科学,20世纪80年代以来,随着微米和超细颗粒材料的制备与应用技术的发展,粉体学成为热门研究课题,然而许多理论模型还有待于实验的检验,该文采用数据挖掘技术中的统计分析方法,验证非球状颗粒沉降速度理论模型的正确性,验证中使用了MATLAB软件技术.主要内容有:筛选实验数据、建立多元线性回归方程模型、精确分析模型、确定最优模型及对模型进行确认.最后以一实例验证了设计方案的正确性,证明其挖掘结果与理论模型基本相符.

目录

文摘

英文文摘

第1章绪论

1.1数据挖掘技术发展概况

1.2数据挖掘的重要性

1.3在工业生产中数据挖掘的重要性

1.4数据挖掘的方法

1.5模式的分类

1.6数据挖掘的过程

1.7本课题的意义及主要工作

1.8多元线性回归分析算法的实现流程

第2章非球形颗粒自由沉降速度的理论模型

2.1球形颗粒的阻力系数与自由沉降速度

2.2非球形颗粒的阻力系数与自由沉降速度

2.2.1非球形颗粒的阻力系数

2.2.2非球形颗粒的自由沉降速度

第3章统计分析的设计与实现

3.1建模过程概述

3.2非球形颗粒沉降速度的建模过程

3.2.1多元线性回归分析

3.2.2多元线性回归模型

3.2.3回归诊断与评价

3.2.4异常点检验

3.3最优回归方程的选择

第4章非球形颗粒沉降速度模型验证的设计实例

4.1非球形颗粒沉降速度实验数据

4.2验证设计实例

4.2.1线性回归方程的建立

4.2.2方差分析表

4.2.3异常点检验、回归方程的确定及回归关系的显著性检验

4.2.4回归参数的统计推断

4.2.5预报值的置信区间

4.2.6残差分析

4.2.7各回归方程的SSEp和MSEP值

4.2.8最优回归方程的选取

4.2.9模型的确认

第5章结论和展望

5.1结论

5.2展望

参考文献

致谢