Nghiên cứu về các quy tắc quyết định khai thác của quy trình sản xuất một phần

Trong lĩnh vực khai thác dữ liệu, các phương pháp phân loại thường được sử dụng bao gồm máy vectơ hỗ trợ, mạng nơ-ron, phân loại Bayes, v.v. các biện pháp tương tự. Nó được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như chẩn đoán lỗi. Tuy nhiên, trong ngành sản xuất máy móc, việc thiết kế các thông số tính năng của các bộ phận (chẳng hạn như kích thước, độ chính xác, v.v.) đã trở thành tiêu chuẩn hóa và trong kỹ thuật thực tế, mỗi bộ phận trong cơ sở dữ liệu chỉ tương ứng với một lộ trình quy trình. Do đó, tốc độ lặp lại của dữ liệu quy trình tương đối cao và lượng dữ liệu ít, không phù hợp với xử lý thuật toán nói trên. Do đó, các nhà nghiên cứu chủ yếu sử dụng lý thuyết tập hợp thô để hướng dẫn việc khai thác các quy tắc quyết định quy trình.

Trước khi quy tắc quyết định khai thác, trước tiên chúng ta phải đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu. Điều này là do trong kỹ thuật thực tế, các điều kiện làm việc luôn thay đổi theo thời gian thực. Để tránh một lượng nhỏ dữ liệu không điển hình được tạo ra bởi các điều kiện làm việc đặc biệt ảnh hưởng đến việc ra quyết định, dữ liệu cần được dự đoán trước. xử lý. Do đó, các tài liệu thường sử dụng phương pháp tính toán hỗ trợ và độ tin cậy để có được dữ liệu quy trình điển hình.

Dựa trên mô hình tập hợp thô mở rộng, kiến ​​thức ưu tiên quy trình được khai thác bằng mối quan hệ ghép của sự tương đương, tương tự và ưu tiên, điều này xác minh rằng kiến ​​thức ưu tiên quy trình có thể trực tiếp hướng dẫn việc ra quyết định của nhà thiết kế và lý thuyết tập hợp thô không yêu cầu liên kết đánh giá tính khả thi của quy tắc quy trình, tốt hơn các liên kết khác. Phương pháp khai thác đơn giản hơn và trực tiếp hơn.

Kết quả khai thác lý thuyết tập thô bao gồm các quy tắc xác định thu được từ tập xấp xỉ dưới và vùng âm, cũng như các quy tắc bất định của vùng biên. Để khai thác đầy đủ hơn các quy tắc quy trình của vùng ranh giới, Zhang Z. et al. đã sử dụng mô hình tập hợp thô có độ chính xác thay đổi để vượt qua độ chính xác Sau những thay đổi trong quá trình khai thác, phạm vi của tập xấp xỉ trên được giảm xuống một cách hiệu quả. Kiến thức định tính được ánh xạ tới mối quan hệ kết hợp để tạo thành một mô hình tổng hợp tri thức, mô hình này có thể khai thác thêm các quy tắc quyết định một cách hiệu quả.

Quá trình cốt lõi của suy luận tập hợp thô là thu được mức giảm thuộc tính tối thiểu. Chen Hao và cộng sự. đã phân tích các dị thường giảm gây ra bởi khoảng bao gồm và vùng tích cực. Đối với mô hình tập hợp thô có độ chính xác thay đổi với tỷ lệ phân loại không đổi và miền dương không đổi, ma trận Chênh lệch dựa trên nội dung và lõi thuộc tính để có được phương pháp giảm thuộc tính tối thiểu. Sử dụng thuật toán giảm heuristic, trước tiên hãy lấy thuộc tính cốt lõi và tính toán phụ thuộc thuộc tính. Theo thứ tự tăng dần của phụ thuộc, lần lượt thuộc tính và thuộc tính hạt nhân được kết hợp với nhau, cuối cùng nhận được giảm thuộc tính Tối thiểu, hãy xem xét
Tính không đồng nhất của phân phối mẫu được cải thiện trên cơ sở tập thô lân cận và mô hình tập thô láng giềng gần nhất K được đề xuất, mô hình này loại bỏ hiệu quả một số lượng lớn các thuộc tính. Khai thác quy tắc quyết định chủ yếu được chia thành hai loại, một là khai thác quy nạp và loại khác là khai thác suy luận. Phương thức khai thác. Ý tưởng chính của khai thác quy nạp là tóm tắt các quy tắc ra quyết định có ý nghĩa trong các tập dữ liệu phức tạp. Khi có được mục tiêu, hãy khớp các thuộc tính có điều kiện của bộ quy tắc theo các tham số thuộc tính của mục tiêu, để trích xuất các quy tắc ra quyết định đáp ứng các yêu cầu đối sánh. Ý tưởng chính của khai thác suy diễn là chia nội dung quyết định thành một tổ hợp của nhiều tập con quyết định và sử dụng tập dữ liệu để khai thác phạm vi ứng dụng của tập con quyết định. Khi mục tiêu đạt được, theo mục tiêu
Tham số thuộc tính đích trích xuất tập hợp con ra quyết định thích hợp và tổ chức lại nó thành nội dung ra quyết định bắt buộc. Ngược lại, các quy tắc quyết định của khai thác suy diễn đa dạng hơn và có phạm vi áp dụng rộng hơn và khai thác quy nạp có các ràng buộc chặt chẽ hơn, có thể đảm bảo độ tin cậy của các quy tắc.

Trong các tài liệu nói trên, hầu hết các phương pháp xử lý là khai thác quy nạp. Mặc dù độ tin cậy của các quy tắc quyết định được đảm bảo một cách hiệu quả, nhưng hạn chế mạnh cũng dẫn đến việc sử dụng dữ liệu thấp và hạn chế tính đầy đủ của cơ sở quy tắc quyết định. Hơn nữa, mặc dù bộ thô có độ chính xác thay đổi có thể giảm diện tích biên một cách hiệu quả, nhưng giá trị độ chính xác chủ yếu được đặt bằng kinh nghiệm thủ công và quá nhiều yếu tố con người sẽ làm giảm độ tin cậy của quy tắc quyết định. Vì vậy, làm thế nào để giảm diện tích ranh giới và nâng cao tính linh hoạt của các quy tắc trên cơ sở đảm bảo độ tin cậy của các quy tắc ra quyết định là hướng nghiên cứu chính của các quy tắc ra quyết định trong quá trình khai thác.

Liên kết đến bài viết này ： Nghiên cứu về các quy tắc quyết định khai thác của quy trình sản xuất một phần

Tuyên bố Tái bản: Nếu không có hướng dẫn đặc biệt, tất cả các bài viết trên trang web này là bản gốc. Vui lòng ghi rõ nguồn để tái bản: https: //www.cncmachiningptj.com/，thanks！

Cửa hàng PTJ CNC sản xuất các bộ phận có tính chất cơ học tuyệt vời, độ chính xác và độ lặp lại từ kim loại và nhựa. Phay CNC 5 trục có sẵn.Gia công hợp kim nhiệt độ cao phạm vi bao gồm gia công inconel,gia công monel,Gia công Geek Ascology,Gia công cá chép 49,Gia công,Gia công Nitronic-60,Gia công Hymu 80,Công cụ gia công thép,Vân vân.,. Lý tưởng cho các ứng dụng hàng không vũ trụ.Cơ khí CNC sản xuất các bộ phận có tính chất cơ học tuyệt vời, độ chính xác và độ lặp lại từ kim loại và nhựa. Có sẵn phay CNC 3 trục & 5 trục.Chúng tôi sẽ lập chiến lược với bạn để cung cấp các dịch vụ hiệu quả nhất về chi phí để giúp bạn đạt được mục tiêu của mình, Chào mừng bạn đến với Liên hệ với chúng tôi ( sales@pintejin.com ) trực tiếp cho dự án mới của bạn.