基于數理統(tǒng)計的鍛模設計準則挖掘.pdf

1、數據挖掘(Data Mining)能從大型數據庫或數據倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應用價值的信息或模式，它是數據庫研究中的一個很有應用價值的新領域，融合了數據庫、人工智能、機器學習、統(tǒng)計學等多個領域的理論和技術。 數理統(tǒng)計作為數據挖掘的3個主要支柱之一，有許多尋找變量之間規(guī)律性的方法，而回歸分析方法是其中最有效的方法之一。 本文擬對作為數據挖掘機制之一的回歸分析方法進行討論，并給出將其用來實現鍛模設計準則的

2、制定的一個實例。 本文的主要工作總結如下。 (1)對數理統(tǒng)計在數據挖掘中應用的國內外研究現狀進行了綜述，闡述了數理統(tǒng)計與數據庫技術結合的特點，概述了基于數理統(tǒng)計的數據挖掘技術。 (2)闡述了數理統(tǒng)計與數據挖掘的關系。對數據挖掘的研究歷史和現狀進行了敘述，給出了數據挖掘的定義，對數據挖掘與相關技術的關系進行了討論，探討了數據挖掘所發(fā)現的知識類型、數據挖掘的功能、數據挖掘常用技術、數據挖掘中的數據倉庫等內容。闡述了數

3、據挖掘系統(tǒng)的工作原理。 (3)闡述了回歸分析的基本概念；給出了線性回歸方程的定義，詳細論述了其參數估計方法和線性相關的顯著性檢驗方法；討論了非線性回歸方程、多元線性回歸方程的模型和參數估計方法。討論了在制定工藝算法時應用數理統(tǒng)計的方法。 (4)研究了計算飛邊的算法和數學描述。給出了采用逐步回歸分析法建立鍛模設計準則的實例。就逐步回歸分析的軟件設計、鍛模飛邊尺寸設計準則的制定、鍛模飛邊金屬消耗設計準則的制定等問題進行了研究