工程数据分析中的数据挖掘与人工智能应用策略

本篇论文深入探讨了"人工智能-数据分析-数据挖掘在工程数据分析中的应用研究"。作者赵亚梅，专业背景为机械制造及其自动化，通过硕士学位论文的形式，针对制造业面临的数据爆炸性增长问题，提出了如何有效利用数据挖掘技术来解决这一挑战。论文首先介绍了当前数据库技术的快速发展以及制造业数据的大量积累，这引发了对如何从海量数据中提取有价值信息的需求。 论文的核心内容聚焦于数据挖掘技术在工程领域的具体应用。通过对决策树算法的改进，特别是使用C4.5算法，并结合工程数据特性，作者设计了一种能够处理数值型数据的决策树构建方法，解决了常规分类算法在处理这类数据时的不足。这一创新在汽车零部件故障数据分析中取得了显著成果，能够通过构建决策树提取出指导生产和售后服务的规则。 其次，论文对Apriori算法进行了优化，采用了一种新型的数据序列比较排序方法，避免了多次遍历数据的低效性，特别适用于BP人工神经网络模型的参数配置，成功解决了多工艺参数预测模型中的复杂问题。 此外，人工神经网络技术也在文中发挥了重要作用，特别是在纺纱工艺的质量预测中，特别是在断头率等关键指标的预测方面表现出色。作者进一步比较了神经网络方法，特别是LM神经网络和传统方法在铸件水分测量数据处理中的性能，得出结论，LM神经网络更适合于工程预测场景。 论文的研究成果体现在基于VS.NET开发的数据挖掘工具上，该工具被划分为三个模块：决策树模块用于故障诊断和预测，关联分析模块用于参数配置，而人工神经网络模块则专注于质量预测，如在纺织品质量控制和铸件生产过程中的应用。 关键词包括数据挖掘、决策树、关联分析、人工神经网络和质量预测，这些都是论文的核心技术与应用场景。这篇论文不仅提供了数据挖掘技术在工程数据分析中的实用解决方案，也为相关领域的实践者提供了宝贵的参考和启示。