Даследаванне аб правілах прыняцця рашэнняў аб майнинге вытворчага працэсу

У галіне інтэлектуальнага аналізу даных звычайна выкарыстоўваюцца метады класіфікацыі ўключаюць машыны апорных вектараў, нейронныя сеткі, байесовскую класіфікацыю і г.д. Вышэйзгаданыя алгарытмы ў асноўным арыентаваны на нерэгулярнае размеркаванне даных, абапіраючыся на падтрымку вялікіх дадзеных і здабываючы іх патэнцыйныя ўзаемасувязі праз аналагічныя меры. Ён шырока выкарыстоўваецца ў такіх галінах, як дыягностыка няспраўнасцяў. Аднак у машынабудаўнічай прамысловасці распрацоўка параметраў дэталяў (напрыклад, памер, дакладнасць і г.д.) стала стандартызаванай, і ў рэальным тэхніцы кожная дэталь у базе дадзеных адпавядае толькі аднаму тэхналагічнаму маршруту. Такім чынам, частата паўтарэння дадзеных працэсу адносна высокая, а аб'ём дадзеных невялікі, што не падыходзіць для апрацоўкі вышэйзгаданага алгарытму. Такім чынам, даследчыкі ў асноўным выкарыстоўваюць грубую тэорыю мностваў, каб кіраваць здабычай правілаў прыняцця працэсу.

Перш чым правілаў прыняцця рашэнняў аб здабычы, мы павінны спачатку забяспечыць давер даных. Гэта таму, што ў рэальным тэхніцы ўмовы працы заўсёды мяняюцца ў рэжыме рэальнага часу. Каб невялікая колькасць нетыповых даных, якія генеруюцца ў асаблівых умовах працы, не паўплывала на прыняцце рашэнняў, даныя павінны быць папярэдне прадказаныя. ручка. Такім чынам, у літаратуры звычайна выкарыстоўваецца метад разліку падтрымкі і ўпэўненасці для атрымання тыповых дадзеных працэсу.

На аснове пашыранай грубай мадэлі мноства, веды аб перавагах працэсу здабываюцца з дапамогай складанай сувязі эквівалентнасці, падабенства і перавагі, якая пацвярджае, што веды аб перавагах працэсу могуць непасрэдна кіраваць распрацоўшчыкам пры прыняцці рашэнняў, а грубая тэорыя мностваў не патрабуе спасылка на ацэнку мэтазгоднасці правілаў працэсу, якая лепшая за іншыя. Спосаб майнинга больш просты і прамы.

Прыблізныя вынікі аналізу тэорыі мностваў ўключаюць дэтэрмінаваныя правілы, атрыманыя з мноства ніжняга набліжэння і адмоўнай зоны, а таксама нявызначаныя правілы памежнай зоны. Для таго, каб больш поўна здабыць правілы працэсу памежнай зоны, Zhang Z. et al. выкарыстоўвалася чарнавая мадэль з пераменнай дакладнасцю, каб перадаць дакладнасць. Пасля змяненняў у працэсе майнинга дыяпазон верхняга набліжэння набору эфектыўна памяншаецца. Якасныя веды супастаўляюцца з адносінамі асацыяцыі, каб сфармаваць мадэль зліцця ведаў, якая можа эфектыўна здабываць больш правілаў прыняцця рашэнняў.

Асноўны працэс грубага разважання аб наборах - атрыманне мінімальнага памяншэння атрыбутаў. Чэнь Хао і інш. прааналізаваны анамаліі рэдукцыі, выкліканыя інтэрвалам уключэння і станоўчай вобласцю. Для мадэлі грубага набору з пераменнай дакладнасцю з пастаяннай хуткасцю класіфікацыі і пастаяннай станоўчай даменам матрыца адрозненняў на аснове кантэнту і ядро ​​атрыбутаў для атрымання мінімальнага метаду памяншэння атрыбутаў. Выкарыстоўваючы алгарытм эўрыстычнага скарачэння, спачатку атрымайце асноўны атрыбут і вылічыце залежнасць атрыбуту. У адпаведнасці з парадкам узрастання залежнасці атрыбут і атрыбут ядра аб'ядноўваюцца па чарзе і, нарэшце, атрымліваюць Мінімальнае памяншэнне атрыбуту, разгледзім
Неаднароднасць размеркавання выбаркі палепшана на аснове грубага мноства наваколля, і прапануецца мадэль K-бліжэйшага суседа, якая эфектыўна выдаляе вялікую колькасць атрыбутаў. Здабыча з правіламі прыняцця рашэнняў у асноўным дзеліцца на два тыпу, адзін - гэта індуктыўны майнинг, а другі - дэдукцыя. Спосаб здабычы. Асноўная ідэя індуктыўнага майнинга заключаецца ў абагульненні значных правілаў прыняцця рашэнняў у складаных наборах даных. Калі мэта атрымана, супастаўце ўмоўныя атрыбуты набору правілаў у адпаведнасці з параметрамі атрыбутаў мэты, каб атрымаць правілы прыняцця рашэнняў, якія адпавядаюць патрабаванням адпаведнасці. Асноўная ідэя дэдуктыўнага майнинга заключаецца ў падзеле змесціва рашэння на камбінацыю некалькіх падмностваў рашэнняў і выкарыстанні набору даных для здабывання сферы прымянення падмностваў рашэнняў. Калі мэта атрымана, у адпаведнасці з мэтаю
Параметр мэтавага атрыбута здабывае адпаведнае падмноства прыняцця рашэнняў і рэарганізуе яго ў неабходны кантэнт для прыняцця рашэнняў. Наадварот, правілы высновы здабычы з'яўляюцца больш разнастайнымі і маюць больш шырокую сферу прымянення, а індуктыўны майнинг мае больш строгія абмежаванні, якія могуць забяспечыць надзейнасць правілаў.

У вышэйзгаданых дакументах большасць метадаў апрацоўкі - гэта індуктыўная здабыча. Нягледзячы на ​​тое, што надзейнасць правілаў прыняцця рашэнняў фактычна гарантуецца, моцнае абмежаванне таксама прыводзіць да нізкага выкарыстання дадзеных і абмяжоўвае паўнату базы правілаў прыняцця рашэнняў. Больш за тое, хоць чарнавы набор з пераменнай дакладнасцю можа эфектыўна паменшыць плошчу мяжы, значэнне дакладнасці ў асноўным усталёўваецца ручным вопытам, і занадта шмат чалавечых фактараў знізіць надзейнасць правіла рашэння. Такім чынам, як паменшыць памежную плошчу і палепшыць гнуткасць правілаў на аснове забеспячэння надзейнасці правілаў прыняцця рашэнняў, з'яўляецца асноўным напрамкам даследавання правілаў прыняцця рашэнняў у працэсе майнинга.

Спасылка на гэты артыкул: Даследаванне аб правілах прыняцця рашэнняў аб майнинге вытворчага працэсу

Заява аб перадруку: Калі няма спецыяльных інструкцый, усе артыкулы на гэтым сайце арыгінальныя. Калі ласка, пакажыце крыніцу для перадруку: https: //www.cncmachiningptj.com/， дзякуй！

Крама з ЧПУ PTJ вырабляе дэталі з выдатнымі механічнымі ўласцівасцямі, дакладнасцю і паўтаральнасцю з металу і пластыка. Даступна 5-восевае фрэзернае ЧПУ.Апрацоўка высокатэмпературнага сплаву дыяпазон уключна апрацоўка інканеллю,апрацоўка монелем,Апрацоўка аскалогіі Geek,Карп 49 механічная апрацоўка,Апрацоўка Hastelloy,Механічная апрацоўка Nitronic-60,Апрацоўка Hymu 80,Апрацоўка інструментальнай сталіі г.д. Ідэальна для аэракасмічных прыкладанняў.ЧПУ вырабляе дэталі з выдатнымі механічнымі ўласцівасцямі, дакладнасцю і паўтаральнасцю з металу і пластыка. Даступныя 3-восевыя і 5-восевыя фрэзерныя станкі з ЧПУ. Мы падрыхтуем для вас стратэгію прадастаўлення найбольш эканамічна эфектыўных паслуг, якія дапамогуць вам дасягнуць мэты. sales@pintejin.com ) непасрэдна для вашага новага праекта.