Panilitian Ngeunaan Aturan Kaputusan Pertambangan Bagian Prosés Manufaktur

Dina widang penambangan data, metode klasifikasi anu biasa dianggo kalebet mesin vektor pangrojong, jaringan saraf, klasifikasi Bayesian, sareng sajabana. Algoritme di luhur utamina berorientasi kana distribusi data henteu teratur, ngandelkeun dukungan data ageung, sareng nambangan hubungan asosiasi poténsialna ngalangkungan ukuran anu sami. Hal ieu seueur dianggo dina bidang sapertos diagnosa sesar. Nanging, dina industri manufaktur mesin, desain parameter fitur bagian (sapertos ukuran, akurasi, sareng sajabana) parantos distandarkeun, sareng dina rékayasa anu saéstuna, masing-masing bagian dina basis data pakait sareng ngan hiji jalur prosés. Kusabab kitu, tingkat pangulangan data prosés kawilang tinggi, sareng jumlah data sakedik, anu henteu cocog pikeun pamrosésan algoritma anu tos disebatkeun di luhur. Kusabab kitu, panaliti seuseueurna nganggo téori set kasar pikeun ngabimbing penambangan aturan kaputusan prosés.

Sateuacan aturan kaputusan pertambangan, urang kedah mastikeun heula kapercayaan data. Ieu kusabab dina rékayasa anu saleresna, kaayaan damel sok robih sacara real waktos. Dina raraga nyingkahan sajumlah alit data atypical anu dihasilkeun ku kaayaan kerja khusus tina mangaruhan kaputusan-kaputusan, data kedah diramalkeun. gagangna. Ku alatan éta, pustaka umumna ngagunakeun cara ngitung dukungan sareng kayakinan pikeun kéngingkeun data prosés anu has.

Dumasar kana modél set kasar anu diperpanjang, kanyaho preferensi prosés ditambang ku hubungan majemuk tina kasetaraan, kamiripan, sareng karesep, anu negeskeun yén prosés karesep prosés langsung tiasa nungtun nyandak kaputusan desainer, sareng tiori set kasar henteu meryogikeun prosés ngatur tautan évaluasi kamungkinan, anu langkung saé tibatan anu sanés. Metode penambangan langkung saderhana sareng langsung.

Hasil penambangan téori set kasar kaasup aturan deterministik anu dicandak tina set perkiraan handap sareng zona négatip, ogé aturan anu teu pasti pikeun zona wates. Supados langkung lengkep tambang aturan prosés zona wates, Zhang Z. dkk. ngagunakeun modél set kasar setél variabel pikeun ngalirkeun akurasi Saatos parobihan dina prosés tambang, kisaran set perkiraan luhur sacara efektif dikirangan. Pangetahuan kualitatif dipetakeun kana hubungan asosiasi pikeun ngawangun modél fusi pangaweruh, anu sacara efektif tiasa nambihan aturan kaputusan anu langkung seueur.

Prosés inti tina alesan alesan nyaéta kéngingkeun pangurangan atribut minimum. Chen Hao dkk. dianalisis anomali pangirangan disababkeun ku interval inklusi sareng daérah positip. Pikeun modél set kasar presél variabel sareng tingkat klasifikasi konstan sareng domain positip konstan, matéri Béda dumasar eusi sareng atribut inti pikeun kéngingkeun metode pangurangan atribut minimum. Ngagunakeun algoritma réduksi heuristik, mimiti kéngingkeun atribut inti, sareng ngitung katergantungan atribut. Numutkeun kanaékan katergantungan naék, atribut sareng atribut kernel digabungkeun dina gilirannana, sareng akhirna kéngingkeun pangurangan atribut minimal, anggap
Intomogénitas distribusi sampel ditingkatkeun dumasar kana susunan kasar lingkungan, sareng modél set kasar tatangga K-caket dieu diusulkeun, anu sacara épéktip ngaleungitkeun seueur atribut. Penambangan aturan kaputusan biasana dibagi kana dua jinis, hiji tambang induktif sareng anu séjén pangurangan. Métode penambangan. Gagasan utama pertambangan induktif nyaéta nyimpulkeun aturan pengambilan keputusan anu bermakna dina susunan data anu rumit. Nalika udagan diala, pasangkeun atribut kondisional tina aturan anu diatur numutkeun parameter atribut udagan, sahingga nimba aturan pengambilan kaputusan anu nyumponan sarat anu cocog. Gagasan utama tina panambangan deduktif nyaéta ngabagi eusi kaputusan kana gabungan sababaraha kaputusan kaputusan, sareng nganggo set data pikeun nambangan ruang lingkup aplikasi tina kaputusan kaputusan. Nalika udagan diala, numutkeun udaganna
Parameter atribut target ngaluarkeun subset pengambilan kaputusan anu pas, sareng nyusun deui kana eusi pengambilan kaputusan anu diperyogikeun. Kontrasna, aturan kaputusan tina penambangan inferensi langkung seueur sareng ngagaduhan ruang lingkup panerapan anu langkung lega, sareng panambangan induktif ngagaduhan kendala anu langkung ketat, anu tiasa mastikeun reliabilitas aturan.

Dina dokumén anu parantos disebatkeun di luhur, kaseueuran cara ngolahna nyaéta penambangan induktif. Sanaos reliabiliti aturan kaputusan sacara efektif dijamin, kendala anu kuat ogé ngakibatkeun panggunaan data anu rendah sareng ngabatesan kasampurnaan dasar aturan kaputusan. Komo deui, sanaos setélan presisi anu variabel sacara efektif tiasa ngirangan daérah wates, nilai presisi utamina diatur ku pangalaman manual, sareng seueur teuing faktor manusa anu bakal ngirangan reliabiliti aturan kaputusan. Ku alatan éta, kumaha carana ngirangan daérah wates sareng ningkatkeun kalenturan aturan dumasar kana mastikeun reliabilitas aturan nyandak kaputusan mangrupikeun arah panilitian utami ngeunaan prosés pengambilan keputusan prosés pertambangan.

Tautan kana tulisan ieu ： Panilitian Ngeunaan Aturan Kaputusan Pertambangan Bagian Prosés Manufaktur

Pernyataan Cetakan Ulang: Upami teu aya pitunjuk khusus, sadaya tulisan dina situs ieu asli. Punten nunjukkeun sumber pikeun nyetak deui: HTTPS: //www.cncmachiningptj.com / hatur nuhun！

Toko PTJ CNC ngahasilkeun bagian anu ngagaduhan sipat mékanis anu saé, akurasi sareng kaulangan tina logam sareng plastik. 5 sumbu panggilingan CNC sayogi.Mesin alloy suhu luhur rentang inclouding mesin inconel,mesin monél,Mesin Geek Ascology,Lauk mas 49 mesin,Cahya Hastelloy,Nitronic-60 mesin,Hymu 80 mesin,Mesin Baja mesin, jsb. Cocog pikeun aplikasi aerospace.CNC machining ngahasilkeun bagian anu ngagaduhan sipat mékanis anu saé, akurasi sareng kaulangan tina logam sareng plastik. 3-poros & 5-poros CNC panggilingan aya. Urang bakal strategikeun sareng anjeun pikeun nyayogikeun jasa paling hemat biaya pikeun ngabantosan anjeun ngahontal udagan, Wilujeng Hubungi Kami ( sales@pintejin.com ) langsung pikeun proyek anyar anjeun.