發(fā)布時(shí)間：2017-04-12 16:11

  本文關(guān)鍵詞：基于知識(shí)挖掘的農(nóng)機(jī)裝備維修服務(wù)決策方法研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程的推進(jìn),市場(chǎng)對(duì)智能化農(nóng)機(jī)裝備的需求與日俱增,與此同時(shí),農(nóng)機(jī)裝備運(yùn)維服務(wù)的需求也不斷增加。當(dāng)前運(yùn)維服務(wù)的主要過程是基于呼叫中心的事后維修服務(wù)方式,存在維修行為被動(dòng)、維修效率低下、應(yīng)對(duì)大規(guī)模突發(fā)性維修需求的能力不足的問題。而且,農(nóng)機(jī)裝備制造企業(yè)在以往的維修服務(wù)過程中,積累了大量的維修數(shù)據(jù),對(duì)這些歷史維修數(shù)據(jù)的挖掘利用不夠充分,蘊(yùn)藏其中的大量維修經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)目前得不到充分利用。因此,研究如何利用歷史維修數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)挖掘,并將這些知識(shí)應(yīng)用到運(yùn)維服務(wù)決策上,對(duì)提升農(nóng)機(jī)裝備制造企業(yè)的服務(wù)能力、提高農(nóng)機(jī)裝備維修效率具有重要的意義。本文在對(duì)國(guó)內(nèi)外工業(yè)維修領(lǐng)域知識(shí)挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)及其工業(yè)應(yīng)用的相關(guān)文獻(xiàn)總結(jié)分析的基礎(chǔ)上,針對(duì)農(nóng)機(jī)裝備的運(yùn)維服務(wù)特點(diǎn),提出了利用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行知識(shí)挖掘,采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行表達(dá)并進(jìn)行維修服務(wù)決策的研究路線。在知識(shí)挖掘過程中,采用k-鄰近算法、相關(guān)度計(jì)算以及中文分詞的方法來對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,使用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,并基于實(shí)例得到了一系列的關(guān)聯(lián)規(guī)則;本文使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)已有的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行組織表達(dá),提出了基于鄰接表、十字鏈表的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法和基于條件獨(dú)立性的網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化推理算法。最后,在上述理論研究基礎(chǔ)上,開發(fā)完成農(nóng)機(jī)裝備運(yùn)維服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)�；诒疚难芯砍晒�,促進(jìn)了農(nóng)機(jī)裝備制造企業(yè)對(duì)歷史維修數(shù)據(jù)的有效利用,借助基于知識(shí)的農(nóng)機(jī)運(yùn)維服務(wù)系統(tǒng),為解決企業(yè)精準(zhǔn)化運(yùn)維服務(wù)提供了技術(shù)支持,極大提高了企業(yè)的運(yùn)維服務(wù)能力和競(jìng)爭(zhēng)力。
【關(guān)鍵詞】：農(nóng)機(jī)裝備 知識(shí)挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 維修服務(wù)決策
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S232.8;TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 課題研究的背景及意義10-12
• 1.1.1. 背景10-11
• 1.1.2. 意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)12-17
• 1.2.1. 工業(yè)維修領(lǐng)域知識(shí)挖掘的應(yīng)用12-14
• 1.2.2. 關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究及工業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3. 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究及工業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀15-17
• 1.2.4. 目前研究的不足17
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)安排17-19
• 1.4 本章小結(jié)19-20
• 第2章 基于知識(shí)挖掘的農(nóng)機(jī)裝備維修服務(wù)決策方法研究框架20-29
• 2.1 維修服務(wù)模式研究20-23
• 2.2 農(nóng)機(jī)裝備維修服務(wù)模式研究23-25
• 2.2.1. 維修服務(wù)模式流程描述23-24
• 2.2.2. 維修服務(wù)模式問題分析24-25
• 2.3 基于知識(shí)挖掘的農(nóng)機(jī)裝備維修服務(wù)決策方法研究框架25-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第3章 農(nóng)機(jī)裝備運(yùn)維服務(wù)知識(shí)挖掘方法研究29-45
• 3.1 知識(shí)挖掘的一般過程29-30
• 3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備30-33
• 3.2.1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理30-32
• 3.2.2. 分詞過程32-33
• 3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘33-41
• 3.3.1. 基本概念33-35
• 3.3.2. 核心問題描述35-36
• 3.3.3. 頻繁項(xiàng)集生成36-39
• 3.3.4. 規(guī)則解釋39-41
• 3.4 實(shí)例驗(yàn)證41-44
• 3.4.1. 數(shù)據(jù)來源以及基本步驟41-42
• 3.4.2. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及討論42-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 第4章 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)機(jī)裝備維修服務(wù)決策方法研究45-71
• 4.1 故障診斷和維修服務(wù)決策問題描述45-46
• 4.2 維修服務(wù)決策貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建46-53
• 4.2.1. 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)47-52
• 4.2.2. 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)52-53
• 4.3 維修服務(wù)決策貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理53-65
• 4.3.1. 決策網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化53-63
• 4.3.2. 簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)概率表構(gòu)建63-65
• 4.4 維修服務(wù)操作代價(jià)計(jì)算方法65-66
• 4.5 實(shí)例驗(yàn)證66-70
• 4.6 本章小結(jié)70-71
• 第5章 農(nóng)機(jī)裝備運(yùn)維服務(wù)知識(shí)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)71-91
• 5.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境71-73
• 5.1.1. 開發(fā)框架71-72
• 5.1.2. 開發(fā)語(yǔ)言72
• 5.1.3. 數(shù)據(jù)庫(kù)72
• 5.1.4. 挖掘工具72-73
• 5.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)73-75
• 5.2.1. 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)73-75
• 5.2.2. 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)75
• 5.3 系統(tǒng)功能75-82
• 5.3.1. 需求任務(wù)新增75-76
• 5.3.2. 故障匹配76-77
• 5.3.3. 維修規(guī)則庫(kù)管理77-79
• 5.3.4. 知識(shí)庫(kù)管理79-82
• 5.4 系統(tǒng)界面展示82-90
• 5.5 本章小結(jié)90-91
• 總結(jié)與展望91-93
• 總結(jié)91
• 展望91-93
• 參考文獻(xiàn)93-96
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單96-97
• 致謝97

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  本文關(guān)鍵詞：基于知識(shí)挖掘的農(nóng)機(jī)裝備維修服務(wù)決策方法研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：301642