【摘 要】
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化工生产中产生大量的过程数据,这些数据蕴含着生产优化、质量管理、过程控制的相关信息。已有的关联规则挖掘应用领域涉及到商业、金融、电信、零售等行业,这些行业的过程以
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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化工生产中产生大量的过程数据,这些数据蕴含着生产优化、质量管理、过程控制的相关信息。已有的关联规则挖掘应用领域涉及到商业、金融、电信、零售等行业,这些行业的过程以事务处理为背景,这些事务本身比较简单,目的也比较明确,其关联规则挖掘方法不适用于化工生产过程中数据维数多、变量间耦合和非线性等特点。本文将关联规则挖掘应用到化工行业中,挖掘出化工行业中的关联规则从而指导生产、提高生产质量和效率等。
本文以化工生产过程数据分析为研究背景,根据化工生产过程复杂的特点,提出了适用于化工生产的过程变量权值计算方法和关联规则挖掘算法,实现了一个关联规则挖掘原型系统,并成功应用于化工生产中,给出了合成氨产量降低的原因。
论文的主要工作包括:
·提出了一种基于信息熵的权值计算方法。历史数据中蕴含了有关生产规律的信息,利用信息熵理论计算变量的信息增益,得到各过程变量对目标产品的影响程度,即各变量的权值,使其满足化工生产中维数多、变量间耦合和非线性的特点,符合化工生产实际。
·提出了一种基于动态项集计数的加权频繁项集算法。该算法通过将基于信息熵得到的过程变量权值引入加权频繁项集的算法中,使挖掘出的加权频繁项集满足化工生产中维数多、变量间耦合和非线性的特点。大量实验表明我们的算法比经典算法具有较高的性能。
·设计并开发了一个适用于化工生产的关联规则挖掘原型系统。以影响合成氨产量降低的原因分析为例,详细介绍化工生产过程中合成氨生产关联规则挖掘的过程,验证本文研究成果的正确性及其应用价值。
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