模糊关联规则挖掘模型的研究与应用

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1、AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterTheResearchandApplicationonMiningModelofFuzzyAssociationRulesByQinhuaDangSupervisor：Prof．JieWangDetectionTechnologyandAutomaticEquipmentSchoolofElectricalEngineeringMay,2011学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内

2、容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文懈临千醐嘞’J年夕月影日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑卅f大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的

3、学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：l熵午日期：涉1吲飞卜摘要摘要近年来，数据挖掘技术成为数据库和人工智能中最具活力的研究领域，引起了专家学者的广泛关注。关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要研究方向，也在众多应用领域中取得了理想的效果。在新干法水泥生产中，各个生产环节控制效果的好坏将对最终的熟料产生重要影响，本文以预分解系统中的分解炉温度控制为例，将模糊关联规则挖掘技术应用于其中，充分利用生产中的历史数据，挖掘出有效的关联规则形式，丰富了专家经验库的同时，也为实际的生产控制优化提供指导。本文基于国内外关联规则挖掘技术的研

4、究成果，首先介绍了现有的模糊关联规则挖掘技术，针对挖掘算法中存在的不足之处，提出了一种新的模糊关联规则挖掘算法，然后将算法应用于水泥分解炉的温度控制中，分析了算法的有效性和可行性。本文的主要研究工作如下：(1)首先，在数据的模糊化过程中，采用了一种改进的聚类算法DFCM。在传统的模糊c均值聚类技术的基础之上，针对其对初始聚类中心敏感，容易陷入局部极小值的缺点，引入了密度函数的方法来获取初始聚类中心，克服了因分类错误造成对挖掘结果的不利影响，最终提高了规则的可信度。(2)其次，在规则的获取环节中，在现有的Apriori算法的基础上，针对算法需要多次扫描数据库，数据量较大的情况

5、下耗时增加的缺点，提出了一种逐步剪枝的挖掘算法，减少了扫描数据库的次数，提高了算法的挖掘效率。(3)最后，介绍了算法的实际应用性，将其应用于预分解系统中的分解炉温度控制环节中。在阐述了分解炉系统的相关概念之后，利用本文提出的算法对历史数据进行挖掘，实现了影响分解炉温度的关键因素的关联分析，对最终的规则的可行性与有效性进行了分析与验证。关键字：数据挖掘；模糊关联规则；模糊聚类；分解炉温度AbstractInrecentyears，datamininghasbeenthemostdynamicdomainintheresearchofartificialintelligence

6、anddatabase，andhasbeencaughtlargeattentionbytheexpertsandscholars．Miningassociationrulesisanimportantresearchtopicofdatamining，whichhasgotdesiredresultsinmanyapplicationareas．Intheproductionofnewdry-processcement,eachsectionmakesanimpactonthequalityofclinker,inthispaper,thecontrolofcalcine

7、rinpreheatersystemistakenasanexample，andfuzzyassociationrulesisappliedtoanalyzethehistorydatajbyminingouttheproductionrules，theexpertisedatabaseisenrichedandguidanceisgiventotherealproductionoptimization．Onthebasisofresearchresultsathomeandabroad，currentfuzzya