面向工業(yè)過程操作規(guī)則挖掘的一種聚類關聯(lián)規(guī)則組合方法.pdf

1、在現(xiàn)代工業(yè)過程中，隨著DCS、數(shù)據(jù)采集和存儲技術的廣泛應用，大量的操作數(shù)據(jù)中隱含了大量的操作信息，這些信息若得到合理利用，可以輔導并指導生產(chǎn)。目前，數(shù)據(jù)挖掘技術正在從經(jīng)濟、教育行業(yè)、生物學等應用領域轉移到了工業(yè)生產(chǎn)范疇。
　　工業(yè)過程數(shù)據(jù)一般具有連續(xù)型和目標聚集性特征，為了有效地對此數(shù)據(jù)進行關聯(lián)規(guī)則挖掘，論文提出了一種基于K-MEANS聚類的APRIORI關聯(lián)規(guī)則方法，并將其應用于工業(yè)過程操作規(guī)則的挖掘，論文的主要內(nèi)容包括:

2、>　　(1)在對K-MEANS和APRIORI算法的原理和性能的分析和研究基礎上，根據(jù)工業(yè)過程操作數(shù)據(jù)的特點，給出了一種基于K-MEANS聚類的APRIORI關聯(lián)規(guī)則方法。
　　(2)采用基于K-MEANS聚類的APRIORI關聯(lián)規(guī)則算法對工業(yè)過程的操縱變量和目標變量數(shù)據(jù)進行處理，獲取聚類中心和類標簽，根據(jù)聚類將數(shù)據(jù)進行分段，并將連續(xù)數(shù)據(jù)布爾化，通過關聯(lián)規(guī)則算法挖掘操作變量與目標變量之間的關聯(lián)關系，最后將字符型的關聯(lián)關系轉換為數(shù)值