为解决卷烟包装成本高的问题,提出基于数据挖掘的卷烟包装成本参数自优化与控制方法。首先利用数据挖掘技术对卷烟原材料耗费量等数据进行多维度分析,在此基础上采集卷烟包装加工成本数据,获得卷烟包装材料的实际成本;然后利用支持向量机预测模型获得卷烟包装加工成本和加工参数之间的关系,实现卷烟包装成本参数自优化与控制。仿真实验结果表明运用该方法对卷烟包装成本参数进行优化与控制,可以更全面、便捷地统计卷烟包装成本和利润。

针对用户需求获取及预测模糊性、抽象性等问题,提出基于Web评论数据和专利知识获取及预测用户需求的方法。首先,采用SAS软件基于特征提取技术获取用户显性需求;然后,通过结构方程模型(SEM)分析显性需求与马斯洛需求层次的潜在关系,并确定需求权重;最后,挖掘专利知识单元结合需求等级,挖掘用户隐性需求;依据Kano属性对用户需求分类,结合需求进化定律确定用户需求进化方向。以儿童用双轮智能平衡车为例,论证此方法的可行性。

大型旋转机械设备在发生故障时所造成的损失是不可计算的,因此建立了关联规则库预警模型。首先采用全矢Hilbert对正常运行状态下的同源双通道原始样本数据进行信息融合,然后进行离散化等预处理,建立后期工作所需要的数据库。利用Apriori算法发现滚动轴承八个特征频率幅值数据之间的未知关系,继而用挖掘出的关联规则构建一个规则库。将运行数据通过处理之后与所建立的规则库相匹配,并设立阈值,依据此结果在设备未完全报废之前,及时发出报警信号,达到预警目的。

集气管的是炼焦制气的重要组成部分,保持集气管压力的稳定,可以提高炼焦制气的效率,降低炼焦制气中产生的气体对环境的污染。随着数据挖掘理论在工业中的应用,支持向量机(The Support Vector Machine SVM)在集气管压力的控制上取得了良好的效果,但其在处理非线性的数据方面的效果并不显著,为了解决这个问题,这里提出了一种平滑支持向量机模型,这是一个具有数据采集、数据平滑与非线性逼近功能相统一的系统模型,利用平滑度对数据进行噪声处理,将平滑处理过的数据用于回归模型的预测控制。这里提出的方法,对唐山某钢铁企业的实际数据进行实验仿真,结果表明,平滑支持向量模型对集气管压力的控制均方根误差较小,控制效果显著。

针对在多工况、多不确定性参数所形成的大数据下齿轮传动系统啮合接触特性分析困难的问题,提出了一种基于数据挖掘技术的齿轮传动系统啮合接触特性分析方法。基于多维高斯分布原理与齿轮传动系统有限元模型,构建了系统啮合接触特性数据集;采用最大信息系数分析了各系统参数与啮合接触特性之间的相关性,为预测模型提供了候选特征子集;采用支持向量机和随机森林算法建立了系统啮合接触特性预测模型,实现了对系统啮合接触特性的高效预测。结果表明,基于支持向量机算法的预测模型的预测误差最小,平均绝对百分比误差为3.87%,远小于理论计算误差。其中,在最优特征子集下,基于支持向量机算法的预测模型的各项接触特性预测误差指标显著下降,其平均绝对百分比误差降至3.03%,比优化前的接触特性预测误差减小了21.71%,验证了所提方法的精确...

在研究和分析现有的Apriori算法后，提出一种新的改进算法。该算法在哈希表存放数据库的基础上，采用二进制的改进模型。在统计查找频繁项集的支持计数中，通过二进制位与运算代替链表间查找相同内容的节点运算。为提高内存分配和释放效率，文中采用内存池技术，有效地减少内存碎片和缺页中断，采用二进制的改进模型和内存池技术相结合，明显提高了客户满意度评测系统的效率。

针对发电厂生产系统和信息管理系统的现状，研究了一套适合发电厂的数据仓库DW(Data Warehouse)设计方法，即全厂级数据模型指导下的自底向上开发策略．数据库／联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)服务器／客户端的三层体系结构，星型多维数据模型及以SCADA系统和MIS系统为主的数据源。在建立数据仓库的基础上．通过联机分析处理技术可对发电厂的发电量，蒸汽量等全厂生产、经营、管理的汇总数据进行多维分析，使最终用户可从多角度、多侧面观察数据仓库中的数据。数据挖掘方法可找出数据仓库数据中隐藏的有用信息和知识．可用于发电厂设备检修，负荷预测和上网报价等，辅助管理人员作出科学的决策。

根据道路交通管理部门基于事故数据库挖掘事故成因的需要,将交通事故属性划分为两个层次,应用粗糙集理论,分步给出了“人、车、路、环”四要素及各自包含属性对交通事故重要程度的计算方法。实例分析和t检验结果表明了方法的有效性。

通过研究基于两阶段频集思想的Apriori算法,针对Apriori算法的性能瓶颈提出了改进的Apriori算法,利用改进的Apriori算法对乳腺疾病数据进行挖掘,使用SQLServer2005数据挖掘工具,主要建立肿瘤复发和其他属性间的关联规则。挖掘结果证明了关联规则算法在医疗数据挖掘中的有效性。

为缓解加工误差影响评估过程中的"维数灾难",结合展向平均假设和基于高斯过程的Karhunen-Loève展开,提出了一种由法向加工误差导致的三维叶片表面几何不确定性降阶模型。通过给定加工误差分布的标准差函数求解几何不确定性降阶模型,并运用伪蒙特卡洛方法随机生成样本,最终训练人工神经网络预测了加工误差对高负荷直叶栅气动性能和角区气动稳定性的影响。结果表明加工误差的影响与所处的工况有关;当处于近失速工况时,相对于原型,平均气动性能和稳定性降低,总压损失系数增大的概率约为83.29%,静压系数减小的概率约为79.20%,失速因子增大的概率约为69.10%;与设计工况相比,近失速工况下气动稳定性的不确定性增加,同时气动稳定性对于加工误差更加敏感。总压损失系数、静压系数和失速因子互相单调相关。前缘和吸力面型线的加工误差对损失影...