产品制造信息中的知识发现及其应用研究

论文摘要

随着企业制造信息系统的逐渐推广应用，企业在发展过程中的业务数据越来越多，相应的问题随之逐渐暴露出来。企业以前面临的问题是管理上可参考的科学数据较少或数据的提供不够及时，而在企业采用了制造信息系统以后，企业数据随时间的增长而呈剧烈地增长。因此，除了常用的统计分析数据以外，大量的历史数据和知识被搁置起来，使得数据的维护变得越来越困难，数据的有效利用率越来越低，并且使得隐藏于大量数据中的潜在知识不能得到发现和利用。 关联规则算法是发现大量复杂数据中属性之间相互关系比较有效的算法，但是它也有其算法本身和运算结果向知识转化效率低的缺点，同时它在制造信息系统中仍然缺乏具体的应用，而将其运算结果如何转化为知识并实施有效的管理和应用则是在制造企业进一步应用关联规则算法的关键。本文利用多智能体理论，将知识发现过程划分为任务分发智能体、知识发现智能体和归类智能体，通过智能体的任务分布能力提高关联规则算法的效率，并将知识发现智能体与知识的管理和应用结合起来，从而实现企业制造知识发现与管理应用的整合。本文的研究目的旨在建立一套基于制造信息系统的知识综合分析应用系统，通过对企业大量历史数据的分析，将已经采用制造信息系统的企业内的有效数据充分利用起来，并从统计决策方面为企业的发展提供可靠的技术支持。 在根据以上理论开发的企业知识发现系统(EKES，Enterprise Knowledge Extraction System)中，本文充分利用企业计算机网中的计算资源，将知识发现任务进行分割并分发到客户端计算机中完成，然后综合知识发现结果，大大提高了知识发现的效率与准确度。同时，该系统将知识管理和应用环境与知识发现集成起来，实现系统数据发掘与使用的统一。由于系统数据是面向用户的，对于不同类型的企业或不同类型的制造数据环境，该系统具有一定的适应性；随着该系统应用和运行时间的增长，系统将会获取更多的企业柔性知识。 本文对所实现的企业知识发现系统进行了其关键功能和性能的模拟与测

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 国内外研究现状分析
• 1.2.1 数据挖掘技术现状
• 1.2.2 多智能体技术应用现状
• 1.3 研究内容
• 1.3.1 研究目标
• 1.3.2 具体研究内容
• 1.3.3 关键问题
• 1.4 本章小结
• 第2章 制造信息系统中的知识发现
• 2.1 知识分类
• 2.1.1 刚性知识与柔性知识
• 2.1.2 柔性知识与企业软实力
• 2.1.3 关联知识
• 2.2 知识发现过程及其应用
• 2.2.1 知识发现过程模型
• 2.2.1 数据可视化
• 2.2.2 知识管理
• 2.3 数据挖掘和知识发现在制造企业中的应用研究
• 2.3.1 产品设计应用
• 2.3.2 产品质量控制应用
• 2.3.3 产品客户关系管理
• 2.4 本章小结
• 第3章 关联知识研究与算法
• 3.1 关联知识规则及其度量
• 3.1.1 关联知识规则
• 3.1.2 关联知识规则的度量
• 3.1.3 关联知识表达
• 3.1.4 应用关联知识发现技术的数据特征
• 3.2 关联知识规则 APRIORI算法
• 3.2.1 数学表达
• 3.2.2 程序算法描述
• 3.2.3 多智能体架构下的知识发现精度
• 3.3 数据准备
• 3.3.1 关联知识发现的数据准备规则
• 3.3.2 数据处理方法
• 3.3.3 数据分割
• 3.4 本章小结
• 第4章 多智能体理论及其应用
• 4.1 多智能体理论和技术
• 4.1.1 多智能体系统的特点
• 4.1.2 基于多智能体的方法
• 4.1.3 多智能体系统的典型应用及其结构
• 4.2 产品知识发现系统分析
• 4.2.1 任务分析
• 4.2.2 多智能体技术应用分析
• 4.3 产品知识发现系统的功能设计
• 4.3.1 任务分发智能体
• 4.3.2 知识发现智能体
• 4.3.3 归类智能体
• 4.3.4 知识管理
• 4.4 产品知识发现系统的运行机制
• 4.4.1 有关的术语定义
• 4.4.2 智能体间相互关系
• 4.4.3 通讯机制
• 4.4.4 任务分发策略
• 4.5 本章小结
• 第5章 知识发现应用系统的构建与实现
• 5.1 多智能体软件系统的构建
• 5.1.1 多智能体软件系统的体系结构
• 5.1.2 多智能体软件系统的动态数据接口
• 5.2 知识发现应用系统的实现
• 5.2.1 知识发现应用系统的开发平台
• 5.2.2 数据准备模块开发
• 5.2.3 数据编码与解码
• 5.2.4 任务分发智能体实现
• 5.2.5 知识发现智能体
• 5.2.6 归类智能体
• 5.3 知识发现应用系统的知识应用与管理
• 5.3.1 权限管理的功能化抽象
• 5.3.2 动态权限的数据结构
• 5.3.3 程序实现
• 5.4 本章小结
• 第6章 系统测试与分析
• 6.1 系统的测试环境与数据准备
• 6.2 柔性知识的测试分析
• 6.3 柔性知识在制造企业中的应用
• 6.4 基于多智能体理论的算法测试与分析
• 6.4.1 可信度与支持度的取值及其影响
• 6.4.2 数据不同分割方式的影响
• 6.5 系统的资源消耗与效率
• 6.6 系统的知识应用客户端
• 6.7 本章小结
• 第7章 论文工作总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录一 攻读博士学位期间公开发表的学术论文