【摘要】：在高速發(fā)展的當(dāng)今社會,人們對產(chǎn)品配置的要求越來越高,傳統(tǒng)的配置技術(shù)因缺乏配置的柔性,使得配置的質(zhì)量不能很好的滿足用戶的需求。隨著用戶需求的提高,數(shù)據(jù)庫技術(shù)也在不斷發(fā)展壯大,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在實際應(yīng)用中已經(jīng)取得部分成效,論文中提出用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來輔助產(chǎn)品配置的方法可以很好地彌補(bǔ)傳統(tǒng)配置中的不足。用戶利用這種產(chǎn)品配置輔助系統(tǒng)可以挖掘出柔性配置規(guī)則,結(jié)合企業(yè)已有的固化知識完成產(chǎn)品配置,并對產(chǎn)品配置結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確評價。論文中設(shè)計的產(chǎn)品配置輔助系統(tǒng)是一種松散耦合的系統(tǒng),該系統(tǒng)包括三個子系統(tǒng),分別為產(chǎn)品結(jié)構(gòu)配置規(guī)則挖掘子系統(tǒng),產(chǎn)品材料配置規(guī)則挖掘子系統(tǒng)及產(chǎn)品配置評價子系統(tǒng)。各個子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘模型都依企業(yè)的應(yīng)用需求而設(shè)計,改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法實現(xiàn)了產(chǎn)品結(jié)構(gòu)配置規(guī)則的挖掘,新設(shè)計的基于粗糙集的決策規(guī)則算法實現(xiàn)了產(chǎn)品材料配置規(guī)則的挖掘,最后應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度算法實現(xiàn)產(chǎn)品配置的評價。上述三個子系統(tǒng)之間相互獨立互不影響,用戶在產(chǎn)品配置過程中依據(jù)自身需要分別向各個子系統(tǒng)發(fā)出任務(wù)請求。在每個規(guī)則挖掘子系統(tǒng)中挖掘出相應(yīng)的柔性配置規(guī)則,再與系統(tǒng)中已有的領(lǐng)域知識相結(jié)合實現(xiàn)產(chǎn)品的靈活配置。在評價子系統(tǒng)中對配置結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確的評價,選擇最優(yōu)的配置編寫最終的配置清單。
[Abstract]:With the rapid development of today's society, the requirement of product configuration is more and more high. Because of the lack of flexibility of configuration, the quality of configuration can not meet the needs of users. With the improvement of user demand, database technology is developing and expanding, and data mining technology has achieved some results in practical application. In this paper, the method of using data mining technology to assist product configuration is put forward, which can make up for the deficiency of traditional configuration. The user can mine the flexible configuration rules by using the product configuration assistant system, complete the product configuration with the existing firm knowledge, and evaluate the product configuration result accurately. The product configuration assistant system designed in this paper is a loosely coupled system. The system consists of three subsystems: product configuration rule mining subsystem, product material configuration rule mining subsystem and product configuration evaluation subsystem. The data mining models of each subsystem are designed according to the application requirements of enterprises. The improved association rules algorithm realizes the mining of product structure configuration rules. The newly designed decision rule algorithm based on rough set realizes the mining of product material configuration rules. Finally, the grey correlation degree algorithm is used to realize the evaluation of product configuration. The above three subsystems are independent of each other, and users send out task requests to each subsystem according to their own needs in the process of product configuration. The corresponding flexible configuration rules are mined in each rule mining subsystem, and then the flexible configuration of the product is realized by combining the existing domain knowledge in the system. In the evaluation subsystem, the configuration results are evaluated accurately, and the optimal configuration is chosen to compile the final configuration list.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2213349