数据挖掘技术及在制造业的应用-计算机应用与软件

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1、第３４卷第１０期计算机应用与软件Ｖｏｌ３４Ｎｏ．１０２０１７年１０月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＯｃｔ．２０１７数据挖掘技术及在制造业的应用吴雪峰马路（哈尔滨理工大学机械动力工程学院黑龙江哈尔滨１５００８０）摘要随着信息化时代的发展，各行各业催生了大量的数据，为了能更好地提供决策支持，数据挖掘技术应运而生。在详细分析了中国制造业现状的情况下，中国政府发布了《中国制造２０２５》，将制造业列为国家重点发展支持项目。数据挖掘技术作为现代先进制造技术之一，在现代制造业中将具有独特

2、的优势。首先介绍数据挖掘的基本概念、挖掘过程及数据挖掘的经典算法，然后重点介绍数据挖掘在制造业的应用，最后指出了数据挖掘的发展趋势。关键词数据挖掘制造业发展趋势中图分类号　ＴＰ２０５　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１７．１０．０１２ＤＡＴＡＭＩＮＩＮＧＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＩＮＭＡＮＵＦＡＣＴＵＲＩＮＧＩＮＤＵＳＴＲＹＷｕＸｕｅｆｅｎｇ　ＭａＬｕ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＰｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉ

3、ｎｇ，ＨａｒｂｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００８０，Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｇｅ，ａｌｌｗａｌｋｓｏｆｌｉｆｅｈａｖｅｓｐａｗｎｅｄａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｄａｔａ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｐｒｏｖｉｄｅｂｅｔｔｅｒｄｅｃｉｓｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔ，ｄａｔａｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｅｍｅｒｇｅｓａｓｔｈｅｔｉｍｅｓｒｅｑｕｉｒｅ．“Ｍａｄｅｉｎ

4、Ｃｈｉｎａ２０２５”ｗａｓｉｓｓｕｅｄｂｙｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎｄｅｔａｉｌｅｄａｎａｌｙｓｅｓｏｆｃｕｒｒｅｎｔｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｓｉｔｕａｔｉｏｎｓｏｆＣｈｉｎａ，ａｎｄｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｉｎｄｕｓｔｒｙｉｓｒｅｇａｒｄｅｄａｓａｋｅｙｐｒｏｊｅｃｔｏｆｎａｔｉｏｎａｌｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｓｕｐｐｏｒｔ．Ａｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｄｅｒｎａｄｖａｎｃｅｄｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｄａｔａｍｉｌｌｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐｏｓｓ

5、ｅｓｓｅｓｕｎｉｑｕｅｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｙｉｎｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｉｎｄｕｓｔｒｙ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅｂａｓｉｃｃｏｎｃｅｐｔｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇ，ｍｉｎｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｃｌａｓｓｉｃａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｔｅｍｐｈａｔｉｃａｌｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇｉｎｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｒｅｎｄｏｆｄａｔａｍ

6、ｉｎｉｎｇｗａｓｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ　Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｒｅｎｄ制造业在我国国民经济中处于支柱产业。最近几年，０　引言制造业越来越受到国家领导人的重视，２０１５年５月中国政府发布了《中国制造２０２５》，将制造业推向高速发随着信息化时代的到来，各行各业迅速发展，积存展行列，旨在２０２５年进入制造强国行列，这已经成为了海量的数据信息。而在这些海量的、杂乱无章的数我国新时期经济发展的重中之重。随着大数据产业飞［２］据里往往隐含着大量的对人

7、们有用的信息。如何从海速发展为社会关系变革的一个主要推动力，而制造量的数据中快速的获得有效的数据并为决策提供支持业以数字化、网络化、智能化为核心技术，成为“中国成为当务之急，而依据传统的数据处理方法显然已无制造２０２５”的制高点、突破口和主攻方向，这将产生大法满足所需，数据挖掘技术应运而生。数据挖掘作为量数据，更需要大数据技术的支持，因此数据挖掘技术一个新兴的多学科交叉应用领域，正在各行各业的决在制造业方面将具有独特的优势。本文结合目前数据［１］策支持活动中扮演着越来越重要的角色。挖掘技术在制造业的应用，阐

8、述了数据挖掘技术的理［３－５］尤其在制造业，我国已经是世界上第一制造大国，论支撑及算法，并结合现状指出了其发展趋势。收稿日期：２０１７－０３－１２。国家自然科学基金项目（５１５７５１４４）。吴雪峰，副教授，主研领域：智能制造。马路，硕士生。７２计算机应用与软件２０１７年示，具体是利用训练数据集通过一定的算法而求得分１　数据挖掘概述类规则；聚类和分类不同，聚类是将数据库中的对象聚成多个类，同一类的对象相似度尽可能大