A Pesquisa sobre Regras de Decisão de Mineração do Processo de Fabricação de Peças

No campo da mineração de dados, os métodos de classificação comumente usados ​​incluem máquinas de vetores de suporte, redes neurais, classificação Bayesiana, etc. Os algoritmos acima são orientados principalmente para a distribuição irregular de dados, contando com o suporte de big data e explorando seus relacionamentos de associação potenciais por meio medidas semelhantes. É amplamente utilizado em áreas como diagnóstico de falhas. No entanto, na indústria de fabricação de máquinas, o projeto de parâmetros de recursos de peças (como tamanho, precisão, etc.) tornou-se padronizado e, na engenharia real, cada peça no banco de dados corresponde a apenas uma rota de processo. Portanto, a taxa de repetição dos dados do processo é relativamente alta e a quantidade de dados é pequena, o que não é adequado para o processamento do algoritmo mencionado acima. Portanto, os pesquisadores usam principalmente a teoria dos conjuntos aproximados para orientar a mineração das regras de decisão do processo.

Antes das regras de decisão de mineração, devemos primeiro garantir a credibilidade dos dados. Isso ocorre porque, na engenharia real, as condições de trabalho estão sempre mudando em tempo real. Para evitar que uma pequena quantidade de dados atípicos gerados por condições especiais de trabalho afetem a tomada de decisão, os dados precisam ser pré-previstos. lidar com. Portanto, a literatura geralmente usa o método de cálculo de suporte e confiança para obter dados de processo típicos.

Com base no modelo de conjunto aproximado estendido, o conhecimento de preferência de processo é extraído pela relação composta de equivalência, similaridade e preferência, que verifica se o conhecimento de preferência de processo pode orientar diretamente a tomada de decisão do designer, e a teoria de conjunto aproximado não exige o link de avaliação de viabilidade da regra de processo, que é melhor do que outros. O método de mineração é mais simples e direto.

Os resultados de mineração da teoria dos conjuntos brutos incluem as regras determinísticas obtidas a partir do conjunto de aproximação inferior e da zona negativa, bem como as regras incertas da zona limite. A fim de explorar mais completamente as regras de processo da zona limite, Zhang Z. et al. usou um modelo de conjunto aproximado de precisão variável para passar a precisão Seguindo as mudanças no processo de mineração, o intervalo do conjunto de aproximação superior é efetivamente reduzido. O conhecimento qualitativo é mapeado para a relação de associação para formar um modelo de fusão de conhecimento, que pode efetivamente minerar mais regras de decisão.

O processo central do raciocínio de conjunto aproximado é obter a redução mínima de atributos. Chen Hao et al. analisaram as anomalias de redução causadas pelo intervalo de inclusão e a região positiva. Para o modelo de conjunto aproximado de precisão variável com taxa de classificação constante e domínio positivo constante, a matriz de diferença baseada em conteúdo e núcleo de atributo para obter o método de redução de atributo mínimo. Usando o algoritmo de redução heurística, primeiro obtenha o atributo principal e calcule a dependência do atributo. De acordo com a ordem ascendente da dependência, o atributo e o atributo kernel são combinados por sua vez e, finalmente, obtém a redução mínima de atributos, considere
A não homogeneidade da distribuição da amostra é melhorada com base no conjunto aproximado de vizinhança, e o modelo de conjunto aproximado de K-vizinho mais próximo é proposto, o que efetivamente remove um grande número de atributos. A mineração de regras de decisão é dividida principalmente em dois tipos, um é a mineração indutiva e o outro é a dedução. Método de mineração. A ideia principal da mineração indutiva é resumir regras de tomada de decisão significativas em conjuntos de dados complexos. Quando o alvo for obtido, combine os atributos condicionais do conjunto de regras de acordo com os parâmetros de atributo do alvo, de modo a extrair as regras de tomada de decisão que atendam aos requisitos de correspondência. A ideia principal da mineração dedutiva é dividir o conteúdo da decisão em uma combinação de vários subconjuntos de decisão e usar o conjunto de dados para minerar o escopo de aplicação dos subconjuntos de decisão. Quando o alvo é obtido, de acordo com o alvo
O parâmetro de atributo de destino extrai o subconjunto de tomada de decisão apropriado e o reorganiza no conteúdo de tomada de decisão necessário. Em contraste, as regras de decisão de mineração inferencial são mais diversas e têm um escopo de aplicação mais amplo, e a mineração indutiva tem restrições mais rígidas, o que pode garantir a confiabilidade das regras.

Nos documentos mencionados acima, a maioria dos métodos de processamento são mineração indutiva. Embora a confiabilidade das regras de decisão seja efetivamente garantida, a forte restrição também leva à baixa utilização de dados e limita a integridade da base de regras de decisão. Além disso, embora o conjunto aproximado de precisão variável possa efetivamente reduzir a área limite, o valor de precisão é definido principalmente pela experiência manual e muitos fatores humanos reduzirão a confiabilidade da regra de decisão. Portanto, como reduzir a área limite e melhorar a flexibilidade das regras com base em garantir a confiabilidade das regras de tomada de decisão é a principal direção de pesquisa das regras de tomada de decisão do processo de mineração.

Link para este artigo: A Pesquisa sobre Regras de Decisão de Mineração do Processo de Fabricação de Peças

Declaração de reimpressão: Se não houver instruções especiais, todos os artigos neste site são originais. Indique a fonte para reimpressão: https: //www.cncmachiningptj.com/，thanks！

A loja PTJ CNC produz peças com excelentes propriedades mecânicas, precisão e repetibilidade em metal e plástico. Fresamento CNC de 5 eixos disponível.Usinagem de liga de alta temperatura cobertura de alcance usinagem inconel,usinagem monel,Usinagem Geek Ascology,Usinagem da carpa 49,Usinagem Hastelloy,Usinagem Nitronic-60,Usinagem Hymu 80,Usinagem de aço ferramenta, etc.,. Ideal para aplicações aeroespaciais.usinagem CNC produz peças com excelentes propriedades mecânicas, precisão e repetibilidade em metal e plástico. Fresamento CNC de 3 e 5 eixos disponível. Faremos uma estratégia com você para fornecer os serviços mais econômicos para ajudá-lo a alcançar seu objetivo. Bem-vindo ao Fale conosco ( vendas@pintejin.com ) diretamente para seu novo projeto.