【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘是致力于數(shù)據(jù)分析和理解、揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部蘊(yùn)藏知識(shí)的技術(shù),它成為未來(lái)信息技術(shù)應(yīng)用的重要目標(biāo)之一。經(jīng)過(guò)十幾年的努力,數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生了許多新概念和方法。特別是最近幾年,一些基本概念和方法趨于清晰,它的研究正向著更深入的方向發(fā)展。像其它新技術(shù)的發(fā)展歷程一樣,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也必須經(jīng)過(guò)概念提出、概念接受、廣泛研究和探索、逐步應(yīng)用和大量應(yīng)用等階段。同時(shí),現(xiàn)代制造業(yè)隨著工藝、裝備和信息技術(shù)的不斷發(fā)展而發(fā)展,也產(chǎn)生了大量的有價(jià)值的數(shù)據(jù),如何高效的利用這些數(shù)據(jù)為企業(yè)服務(wù)便日益成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。 本文在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行充分分析的基礎(chǔ)上,提出了在制造業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),為企業(yè)生產(chǎn)加工中的工藝參數(shù)優(yōu)化,過(guò)程檢測(cè)等方面提供解決方案的構(gòu)想,并研制一套數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)工具平臺(tái)來(lái)對(duì)此構(gòu)想進(jìn)行具體的實(shí)現(xiàn)。本文具體完成的工作主要有以下幾個(gè)方面: 首先,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實(shí)施過(guò)程、系統(tǒng)組成等多個(gè)方面的研究與分析,揭示出數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具之間的差異,使對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的理解以及其目的意義更加的明晰。 其次,在解決工藝參數(shù)優(yōu)化的問(wèn)題中,本文提出了一種正演的方法,即結(jié)合使用決策樹分類器以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行綜合分析的方法來(lái)完成。同時(shí),這種方法還為類似由指標(biāo)要求反求多個(gè)因素的優(yōu)化組合問(wèn)題給出了一個(gè)很好的解決思路。 再次,在數(shù)據(jù)挖掘算法的研究直至實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,根據(jù)制造業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),對(duì)關(guān)聯(lián)挖掘算法進(jìn)行改進(jìn),使其對(duì)多維的制造業(yè)數(shù)據(jù)也能行之有效的進(jìn)行分析,從而拓展了關(guān)聯(lián)算法應(yīng)用對(duì)象的范圍。 最后,在數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)工具平臺(tái)研究方面,按照面向?qū)ο蟮乃枷?br> 【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：TH164
【圖文】：

圖2.1數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程整個(gè)步驟如下[22]:1.數(shù)據(jù)清洗(DataClaemnig):清除數(shù)據(jù)噪聲和與挖掘主題無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)集成(DataIntgeartion):將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)組合到一起。3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(Datatransofrmatofn):將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成易于挖掘的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式。4.數(shù)據(jù)挖掘(DataMining):使用智能方法挖掘數(shù)據(jù)模式或知識(shí)。5.模式評(píng)估(PatternEvaluation):根據(jù)某種興趣度度量，篩選有意義的模式和知識(shí)。6.知識(shí)表示(Knowledgepresentation):使用可視化和知識(shí)表示技術(shù)，展示所挖掘的相關(guān)知識(shí)。

圖3.6決策樹分類結(jié)果本分類是針對(duì)同樣參數(shù)條件下最可能的粗糙度結(jié)果進(jìn)行分類的，根據(jù)決策樹的分類結(jié)果，如圖3.6，可以看出各個(gè)影響因素的重要按照以下的順序排列:工件轉(zhuǎn)速>縱向進(jìn)給速度>切削深度。同時(shí)提取出粗糙度的分類規(guī)則:l.i(fnw一soor/m&s=0.o94mm/r)thenRa等級(jí)為<1.6林m;2.i(fnw=400r/m&s=0.142mm/r)thenRa等級(jí)為[3.2林m，6.3pm);3.if(nw=400r/m&s=0.094mm/r&t=0.3mm)thenRa等級(jí)為[3.2卜m，6.3pm):

最最大誤差差43.7%%%20.7%%%4.87%%%34.4%%%平平均誤差差18.6%%%8.29%%%2.20%%%15.1%%%各組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)結(jié)果誤差見圖3.8:

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本文編號(hào)：2801326