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时间:2019-05-22
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1、浙江大学博士学位论文分类关联规则挖掘及其在复杂工业过程中的应用研究姓名:任佳申请学位级别:博士专业:控制科学与工程指导教师:褚健;苏宏业20060301浙江人学博士学位论文的输入空间难以划分,它集巾体现在难以确定每个属性的划分区间数和相应的划分点;其二为由高维数据的采样稀疏性引起的“维数灾难”问题。为解决上述问题,本论文提出一种利用模糊分类关联规则集进行模糊系统构建的新方法,通过引入MSD离散化方法以及fuzzyCARs中的有效规则集,该方法很好地解决了上述两个困难。最后,相应的对比测试结果也验证了此结论。(3)提出了一种新型的适于工业过程应用的模糊路径查询系统前述模型
2、更多地集中于对历史数据的离线分析,为了更好地配合工业过程自动运行的需要,本论文提出一种可以在线运行的数据挖掘系统:模糊路径查询系统。该系统由两部分组成;规则库和查询系统。该系统具有以下特点:fa)可以对当前的操作状态提供实时评估。(b1给出当前工况下的最“优”操作建议。(c1可以实现众多查询功能(相似工况查询,历史最佳操作,故障信息等)。(d)系统规则库具有自动更新功能。最后,将模糊路径查询系统运用于PX吸附分离过程。在实施应用方面,完成了“某冶炼企业铅烧结烟气制酸过程关联规则挖掘”项目在该项目实施中,通过对铅烧结烟气制酸过程的历史数据进行挖掘,实现了过程变量间的关联分
3、析,找到了影响制酸浓度的关键因素,并给出相应结果的可视化图形呈现。文中详细介绍了整个数据挖掘过程的实现步骤(数据采集、预处理、探索性分析、模糊分类关联规则挖掘模型应用),并对挖掘结果进行了讨论。日前该软件己通过调试,在现场得到应用。关键词:复杂工业过程,数据挖掘,多变量监督型离散化,模糊分类关联规则,模糊系统,模糊路径查询系统,吸附分离过程。WSA烟气制酸过程HAbshactAbstractNowadays,techniqueofautomationanddatabasehasbeenwidelyappliedintomoreandmoreindustrialprodu
4、ctionsystems.Hugenumbersofhistoricalprocessdatahavebeenaccumulatedintheirrealtimedatabases,inwhichsubstantialinformationconcemedwithprocessmonitoringandcontrolling,parameteroptimization,productquality,andproductionmanagementarehidden.Alloftheseprovideagreatopportunitytotheapplicationofda
5、mminingtechno].o餐yinpracticalindustrialprocess.BasedonthebackgroundofcomplicatedindustrialprocessandthetoolofclassificationassociMionrulesmining,severaltechniquesindifferentohasesofdataminingprocesscomposedofmultivariablesuperviseddiscretizationalgorithm,explorativeanalysismethods,andcla
6、ssificationassociationrulesbasedmodelingmethodsareinvestigatedinthisdissertation.Inaddition,apracticalapplicationofdataminingtechniqueinasulphuricacidproductionplantbasedonleadsinteringmachineoff-gasisaccomplishedfinally.Themaincontributionsofthisdissertationaredescribedasfollows,Indatap
7、reprocessingphase,anovelmultivariablesuperviseddiscretization(MSD)algorithmisproposed.Consideringthefeaturesofindustrialprocessdata(1argenumbersofvariables,strongcoupling,andgiganticdata),amuRivariablesuperviseddiscretization(MSD)algorithmisproposed.MSDcanberealizedintwol
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