預測模型的挖掘研究及其在寶鋼質(zhì)量控制中的應用.pdf

1、隨著WTO的加入和市場競爭的加劇，用戶對鋼鐵產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越苛刻，它要求企業(yè)用最低的成本穩(wěn)定控制所生產(chǎn)出來的產(chǎn)品的質(zhì)量，這對鋼鐵企業(yè)來說是一個巨大的挑戰(zhàn)。而隨著信息化帶動工業(yè)化在鋼鐵企業(yè)的深入推廣，鋼鐵廠積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，在這些推積如山的數(shù)據(jù)中蘊藏著很多企業(yè)未知的信息。誰能正確地挖掘出隱含在這些數(shù)據(jù)背后的深層次知識，誰就能掌握主動，更好地向用戶提供產(chǎn)品與服務，發(fā)現(xiàn)更多的商機，從而在競爭中獲勝。因此，利用數(shù)據(jù)挖掘方法從數(shù)據(jù)中挖掘出

2、有價值的規(guī)律無疑是企業(yè)增加競爭力的一個強有力手段，在企業(yè)的生產(chǎn)管理中起著巨大作用。目前，通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)建立企業(yè)行為的預測模型已經(jīng)在很多行業(yè)得到了廣泛應用。但是，不同的企業(yè)具有不同的行業(yè)特點，數(shù)據(jù)挖掘方法特別是建模方法在不同的企業(yè)應用中將會碰到不同的實際問題，探索個性化的、適合企業(yè)特點的預測模型的建模方法非常重要。 本文重點研究了在寶鋼這樣大生產(chǎn)條件非常復雜的企業(yè)如何通過數(shù)據(jù)挖掘建立預測模型的方法，而且對如何利用預測模型進行質(zhì)量控制

3、、提升競爭力進行了重點介紹。 本文沒有對數(shù)據(jù)挖掘理論進行過多地闡述，也沒有對建模方法進行大篇的論述，而是針對常用的預測模型的建模方法在實際應用中存在的主要問題，將重點放在大生產(chǎn)條件下的建模方法優(yōu)化和應用技巧上來。不但對在建立預測模型過程常用的一些輔助技術進行了論述，如SEMMAO方法論、數(shù)據(jù)預處理技術等；而且給出了預測模型的常用建模方法(神經(jīng)元網(wǎng)絡和模糊系統(tǒng))的優(yōu)化算法，通過該優(yōu)化算法可以大大提高預測模型的泛化能力。此外，針對大