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数据挖掘技术在乳化炸药生产中的应用

作者:杨阳,王越胜,陈强 日期:2009-08-18/span> 浏览:2999 查看PDF文档

数据挖掘技术在乳化炸药生产中的应用

杨阳,王越胜,陈强
(杭州电子科技大学 自动化研究所,浙江 杭州 310018)

摘要:针对乳化炸药生产数据的特点,运用基于粗糙集理论的数据挖掘算法,通过改进的依赖度属性约简算法对决策系统进行了属性约简,根据决策表的属性依赖度提取比较决策规则,得到了乳化炸药生产优化方案。生产实践结果表明,优化方案有效地提高了乳化炸药轰爆性能,具有较高的经济价值。
关键词:乳化炸药;数据挖掘;粗糙集;知识约简;规则提取
中图分类号:TD235.21文献标识码:A文章编号:1001-4551(2009)07-0065-04

Application of data mining technology in the emulsion explosive production
YANG Yang, WANG Yuesheng, CHEN Qiang
(Institute of Automation, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China)
Abstract: Aiming at the characteristic of the data from the procession, data mining technology based on rough sets theory were used to mine the discretization data. Firstly, the reduction algorithm depending on the attribute was improved to reduce the attributes in the decision table. Then the rules were extracted by decision system, and optimal program for the produce were gotten at last. The results indicate that the plan is help to improve the quality of emulsion explosive.
Key words: emulsion explosive; data mining; rough sets; knowledge reduction; rule ectraction
参考文献(References):
[1]郭宝义.乳化炸药连续化生产工艺探讨[J].化工矿物与加工,2000,29(4):11-12.
[2]彭松涛.流程工业中的数据挖掘建模与应用[J].自动化博览,2007,64(4):64-67.
[3]宋彦波,彭小奇.数据挖掘技术及其在工业生产中的应用[J].计算机测量与控制,2004,2(10):944-947.
[4]MICHARD J R, MICHAEL W G.数据挖掘基础教程[M].北京:清华大学出版社,2002.
[5]PAWLAK Z. Rough sets and intelligent data analysis[J]. Information Sciences,2002,147(1-4):1-12.
[6]周勇,杨兴江,徐扬.属性约简的依赖度算法研究[J].计算机工程与应用,2004,40(4):78-79.
[7]LI N, ZHU Q X. Research of the rough set application in DSS[J]. Computer Engineering,2003,29(1):76-78.



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