活性炭纤维吸附和解吸中的数据挖掘技术

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1、辽宁工程技术大学硕士学位论文活性炭纤维吸附和解吸中的数据挖掘技术姓名：孙彤申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：孙劲光20040501工宁工程技术大学硕士学位论文摘要随着时代的发展，各方面数据量快速增长，数据挖捌技术应运m牛荆“泛应用于各个领域。本文旨在对化学工程实验过程中获得的实验数据进行数据挖掘{，发现实验数据中隐藏的关联规则。本文讨论的实验数据是醋陡J一酯在活性炭纤维中的解吸温度、解吸次数、吸附率和解吸率。通过多维关联规则对实验数据进行处理，发现随着解吸温度的升高，活性炭纤维对醋酸丁酯的吸附率升高，解吸率也升高；随着解吸次数的增加，活

2、性炭纤维对醋酸丁酯的吸附率降低，解吸率也降低。关键词：数据挖掘、关联规则、醋酸丁酯、吸附、解吸疆宁工程技术大学硕士学位论文DataMiningTechniqueofAbsorptionandDesorptioninActivatedCarbonFiberAbstract：WithdevelopmentoferathenumberofdatainvariouswayhasincreasedrapidlyDataminingtechnologyeme唱esasthetimesrequireandisabroadappliedoneveryfieldThe

3、aimofthispaperisminingdataofchemistryengineeringexperimentanddiscoveringtheassociationruleswhichishidedinthedataofexperimentThispaperdiscussestheexperimentaldataofbutylacetateinactivatedcarbonfibersuchasdesorptiontemperature，desorptiontimes，adsorptionrateanddesorptionrate．After

4、miningdatawithmultidimensionalassociationrules，itisdiscoveredwbenthedesorptiontemperatureincreasestheadsorptionrateofbutylacetateinactivatedcarbonfiberincreases；whenthedesorptiontimeincreasestheadsorptionrateanddesorptionrateofbutylacetateinactivatedcarbonfiberdecreasesKeyWot·d

5、：DataMining、AssociationRules、Butylacetate、Absorption、Desorption辽宁工程技术大学硕士学位论文第1章绪论1．1数据挖掘技术的产生随着数据库技术的成熟、人们获得数据手段的多样化及数据应用的普及，人类积累的数据最正在以指数速度迅速增长。可是目前用于列这些数州进行分析和处理的工具却很少，数据库系统所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存取和简单的操作，人们通过这些数据获得的信息量仅仅是整个数据库所包含的信息量的很少一部分，隐藏在这些数据之后的更重要的信息是关于这些数据的整体特征的描述及对其发展趋势

6、的预测，这些信息在决策制定的过程中具有重要的参考价值。20世纪80年代末兴起的数据挖掘(DataMiningDM)技术或数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabaseKDD)技术就是适应这一要求迅速发展起来的一种数据处理新技术，它可以从大型数据库中的大量原始数据中提取人们感兴趣的、隐含的、尚未被发现的、有用的信息和知识，提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。数据挖掘是数据库技术与人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息提取、高性能计算和数据可视化等学科相互结合的最前沿和极富应用前

7、景的最新研究领域。数据挖掘也引起了国内外众多研究者的高度重视，他们对数据挖掘的方法、理论和工具开展了广泛深入的研究。数据挖掘(DM，DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。还有很多与这一术语相近的术语，如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、知识抽取、模式分析、数据考古、数据采集、信息收割、商业智能、数据融合以及决策支持等。许多事实已经证明，数据挖掘能为决策者提供重要的、极有价值的信息或知识，从而产生不可估量的效益。因此，虽然数据挖掘产品尚

8、不成熟，但其市场份额却正日益扩大，越来越多的大中型企业开始利用数据挖掘来分析公司的数据以辅助决策，数据挖掘正