数据挖掘驱动的泵送混凝土质量管理系统构建与应用

本文主要探讨了"基于数据挖掘的泵送混凝土质量管理系统设计"这一主题，发表于2005年的武汉理工大学学报第27卷第6期。作者们针对当时建筑行业中混凝土质量控制面临的挑战，提出了一种创新的解决方案，即利用数据挖掘技术来强化质量管理。他们首先概述了数据挖掘技术，这是一种从大量数据中自动发现模式和规律的过程，对于复杂的数据集具有极高的价值。 论文详细介绍了数据挖掘技术在泵送混凝土质量管理系统中的应用，特别是通过统计分析法和决策树法这两种常见的数据挖掘算法。统计分析法用于识别数据中的趋势和关联性，帮助找出可能影响混凝土质量的关键因素；而决策树法则能够构建一个直观的决策规则模型，根据输入参数预测混凝土质量状态，从而支持实时的质量控制决策。 整个系统的设计包括数据采集、预处理、挖掘分析和结果应用等步骤，强调了数据仓库技术在存储和管理大规模施工数据中的作用。系统被成功地应用于实际生产环境中，实现了对泵送混凝土质量的有效监控，达到了预设的目标，表现出良好的效果。 关键词"质量控制"、"数据挖掘"、"统计分析法"和"决策树法"揭示了论文的核心研究内容，这些关键词也反映了该研究在工程实践中的实用性和理论价值。文章的中图分类号 TP391 指定其属于计算机科学技术类别，文献标志码 A 表示学术性，文章编号 1671-4431(2005)06-0041-04 提供了具体的检索标识。 这篇论文为建筑业引入了先进的数据分析方法，提升了泵送混凝土质量管理水平，对于推动信息技术在建筑工程中的应用具有重要意义。通过阅读这篇论文，读者可以深入了解如何将数据挖掘技术与质量管理相结合，以提升施工项目的效率和质量保障。