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基于改进决策树的工序质量损失原因挖掘研究
  • ISSN号:1003-8728
  • 期刊名称:机械科学与技术
  • 时间:0
  • 页码:1353-1358
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北工业大学系统集成与工程管理研究所,西安710072, [2]西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,西安710072
  • 相关基金:国家863高技术研究发展计划项目(2007AA04Z187)和国家自然科学基金项目(50705076,50705077)资助
  • 相关项目:生产过程的瓶颈供需平衡链研究
中文摘要:

分析了各种因素对工序质量损失的影响,提出了工序质量损失率概念,建立了基于决策树、K-均值聚类和基尼指数相结合的工序质量损失原因挖掘决策树模型,将模型应用于工序质量损失数据集市训练集样本,挖掘质量损失原因。利用荻取的知识规则对测试集进行诊断验证,得到的结果具有很高的真实性和有效性。为降低质量损失、持续改进生产质量提供了决策支持。

英文摘要:

In order to analyze the causes of quality loss in processing, a new concept of quality loss ratio in processing is presented and a decision-tree model of knowledge mining is established based on the solution which integrates decision-tree, K-average value clustering and Gini-index. The developed model is applied to knowledge mining analysis of the causes of quality loss in processing based on the sample of quality loss in processing. The developed knowledge acquisition is validated by tests, and the results are proved to be valid.

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期刊信息
  • 《机械科学与技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:
  • 主办单位:西北工业大学
  • 主编:姜澄宇
  • 地址:陕西西安友谊西路127号
  • 邮编:710072
  • 邮箱:mst@Nwpu.edu.cn
  • 电话:029-88493054 88460226
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-8728
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1114/TH
  • 邮发代号:52-193
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21878