發(fā)布時間：2021-11-12 12:01

　　工業(yè)大數(shù)據(jù)時代的到來推動了現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展,制造業(yè)在發(fā)展過程中積累了大量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)分析的一種有效途徑,其挖掘結(jié)果能夠應(yīng)用在機械制造業(yè)的生產(chǎn)、管理和運營過程中,促進(jìn)制造企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)、改進(jìn)生產(chǎn)工藝以及診斷設(shè)備故障等,以降低生產(chǎn)成本和提高企業(yè)運營效率。在當(dāng)前機械產(chǎn)品加工中,由設(shè)備性能下降、精度損失、易損件磨損、人因等多種因素造成了隱性問題,一般不容易被發(fā)現(xiàn)但卻會影響產(chǎn)品的質(zhì)量。離群檢測作為一種數(shù)據(jù)挖掘方法,可從機械產(chǎn)品加工數(shù)據(jù)中有效地發(fā)現(xiàn)隱性問題。本文在基于內(nèi)存計算的Spark集群系統(tǒng)環(huán)境下,研究了分類數(shù)據(jù)離群檢測理論、方法以及冷軋輥加工數(shù)據(jù)離群檢測的方法,不僅為大數(shù)據(jù)分析提供了有效的并行離群檢測新方法與實現(xiàn)途徑,而且也為有效發(fā)現(xiàn)機械產(chǎn)品加工過程中可能存在的設(shè)備精度下降、檢測者資質(zhì)、加工環(huán)境等具有異常特征的隱性問題,提供了一種有效手段。其主要研究成果如下:（1）提出了一種基于特征分組的分類數(shù)據(jù)離群檢測算法——WATCH。該算法通過度量數(shù)據(jù)特征間的相關(guān)性將數(shù)據(jù)特征分為多個特征組,可以發(fā)現(xiàn)隱藏在特征子空間中的離群值,有效提高了離群檢測精度,而且可以從不同方面發(fā)現(xiàn)特征模式的差異性。實驗... 

【文章來源】：太原科技大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：124 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

大數(shù)據(jù)的5V特征

括聚類，分類，關(guān)聯(lián)規(guī)則和離群檢測等諸多算法。大數(shù)據(jù)挖掘不再是針對少量或是樣本化、隨機化的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，而是海量，混雜的大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)挖掘的意義是從海量數(shù)據(jù)中找到有意義的模式或知識。數(shù)據(jù)挖掘的執(zhí)行過程包含很多不同的步驟，其中輸入的是原始數(shù)據(jù)，輸出的是用戶需要的有價值的信息。從原始數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息是一個循環(huán)的、系統(tǒng)的過程。首先，分析獲得的數(shù)據(jù)以確定合適的挖掘目標(biāo)；其次選擇恰當(dāng)?shù)耐诰蚍椒ㄌ崛∮袃r值的數(shù)據(jù)。然后，評估生成的知識模式；最后將有價值的知識保存起來，便于應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘的執(zhí)行過程如圖1.2所示。圖1.2數(shù)據(jù)挖掘的執(zhí)行過程Figure1.2Executionprocessofdatamining數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)一般可以歸納為以下幾個類別：分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和離群檢測等[7]。分類的目的是學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到給定類別的分類函數(shù)或分類模型(通常稱為分類器)。構(gòu)造分類器的方法很多，例如基于統(tǒng)計的方法、基于機器學(xué)習(xí)的方法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。通常需要輸入一個訓(xùn)練樣本來構(gòu)造分類器，訓(xùn)練樣本中的每條數(shù)據(jù)記錄是由屬性組成的特征向量，以及訓(xùn)練樣本的類別標(biāo)記。聚類是對無類別的樣本進(jìn)行聚集，然后形成不同的組，其中的一組數(shù)據(jù)對象稱為一個簇。聚類的目的是屬于同一簇的數(shù)據(jù)對象之間應(yīng)該彼此相似，而屬于不同簇的數(shù)據(jù)對象之間應(yīng)該盡量不同。聚類不同于分類的是，在聚類之前，我們不知道要劃分多少組，劃分什么樣的組。其目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)對象屬性之間的關(guān)系。聚類技術(shù)發(fā)展迅速，廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、生物學(xué)等領(lǐng)域。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一個主要任務(wù)，代表算法有：k-means算法、k-modes算法、BIRCH算法、DBSCAN算法等。關(guān)聯(lián)規(guī)則是用于挖掘數(shù)據(jù)對象之間的相關(guān)性。最初關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用于購物籃分析，用

Spark集群環(huán)境下的分類數(shù)據(jù)離群檢測及應(yīng)用6圖1.3Spark基本工作流程圖Figure1.3TheworkflowofSpark用戶通過客戶端提交作業(yè)給集群，驅(qū)動器節(jié)點將開始初始化操作執(zhí)行環(huán)境(包括任務(wù)調(diào)度，作業(yè)階段調(diào)度，等等)，作業(yè)被分為多個任務(wù)，然后主節(jié)點向集群管理器ClusterManager申請資源，集群管理器根據(jù)報告的資源使用情況分配資源，Executor負(fù)責(zé)執(zhí)行具體的任務(wù)，最后釋放集群資源直到任務(wù)執(zhí)行完成。Spark可以運行在Hadoop的數(shù)據(jù)源上，并且很好地融入Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。與MapReduce編程模型相比，Spark具有以下三個優(yōu)點：1)Spark框架將計算結(jié)果緩存在主存中，提高了迭代操作之間共享數(shù)據(jù)的能力，減少了磁盤操作的數(shù)量。2)Spark框架中的所有數(shù)據(jù)操作都由彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD提供支持。3)Spark使用事件驅(qū)動庫啟動任務(wù)，提高通信效率，同時保持較低的任務(wù)調(diào)度開銷。Spark生態(tài)圈是由BerkeleyAMP實驗室搭建的一個大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺，包含了很多組件，例如SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、MLLib和GraphX等。Spark生態(tài)系統(tǒng)涵蓋了許多應(yīng)用領(lǐng)域，如機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和信息檢索等。利用各種方便靈活的技術(shù)解決方案對大規(guī)模的不透明數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，轉(zhuǎn)化為有用信息，讓人們可以更好地了解世界。如圖1.4所示，Spark是一個集成了多個組件的一站式解決方案平臺。其中SparkCore為Spark生態(tài)圈的核心，提供了一個內(nèi)存計算框架。SparkStreaming用于實時應(yīng)用程序、SparkSQL用于查詢、MLlib或MLbase用于機器學(xué)習(xí)，GraphX用于圖處理。從HDFS、HBase等讀取數(shù)據(jù)，并使用MESOS、YARN和它自己的Standalone為資源管理器調(diào)度作業(yè)，從而完成Spark應(yīng)用程序的計算。

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本文編號：3490873