改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在失效分析中的研究與應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)在企業(yè)數(shù)據(jù)管理中已得到了廣泛的應(yīng)用,但僅僅利用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)訪問數(shù)據(jù),往往效率比較低,且很多有用的數(shù)據(jù)不能被有效地提煉出來,也難以為用戶或決策者提供有效的信息指導(dǎo)。因此,當(dāng)前一個(gè)較為熱點(diǎn)的課題就是如何整合數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù),進(jìn)而讓其轉(zhuǎn)化為企業(yè)決策真正所需的信息,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在近年來的高速發(fā)展很好地解決了以上問題。
　　本研究致力于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在手機(jī)研發(fā)及制造行業(yè)的應(yīng)用,探析了數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù),改進(jìn)了關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,并利用改

2、進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘?qū)ζ髽I(yè)真正有用的手機(jī)失效分析關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。主要工作包括以下五個(gè)方面:
　　(1)從兩個(gè)方面提出基于Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的優(yōu)化方案,即利用變更候選集支持度的比較方式改變頻繁集的發(fā)現(xiàn)過程,以及利用提升度計(jì)算相關(guān)性改變生成關(guān)聯(lián)規(guī)則的流程。
　　(2)從兩個(gè)方面提出基于FP_Growth(FrequentPattern_Growth)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的優(yōu)化方案。即改進(jìn)FP樹生成方式,變雙向的樹為單向的樹并改變支持度

3、和置信度的計(jì)算方式,以及改變生成條件模式基和條件子樹的頻繁集挖掘模式。
　　(3)采用B/S(Browser/Server)體系結(jié)構(gòu)和MVC(ModelViewController)設(shè)計(jì)模式,利用JSP(JavaServerPage)技術(shù)設(shè)計(jì)開發(fā)基于Web的失效分析挖掘系統(tǒng)。
　　(4)以手機(jī)可靠度測(cè)試與失效分析數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,編寫SQL(StructuredQueryLanguage)數(shù)據(jù)清洗過程腳本,實(shí)現(xiàn)ETL(