分类关联规则挖掘及其在复杂工业过程中的应用研究

论文摘要

目前自动化和数据库技术已经渗透到广泛的工业生产过程中,在这些过程的实时数据库中积累了大量的系统运行数据,其中蕴含了许多与工业过程控制、参数优化、产品质量以及生产管理有关的信息,它们为数据挖掘技术在复杂工业过程领域的应用提供了广阔的平台。本论文以复杂工业生产过程为研究背景,以分类关联规则挖掘算法为研究主线,对数据挖掘流程中几个重要阶段所包含的具体技术和内容(数据预处理技术、探索性分析方法、数据挖掘建模及实施应用)分别进行了研究。同时结合实际工程项目(某冶炼企业铅烧结烟气WSA制酸过程关联规则挖掘),进行了具体的实施和应用。本论文的主要研究工作概括如下, 在数据预处理阶段,提出了一种多变量监督型离散化(MSD)算法针对工业过程数据的特点(变量多、耦合强、数据处理量大),本论文提出一种多变量监督型离散化算法。该算法分两层实现:首先利用聚类算法进行粗离散化(在该离散化过程中充分考虑了数据集中多个条件变量间的相关信息);然后运用Chi2离散化算法进行细离散化(该离散化过程中充分吸取了数据集中的分类信息)。该离散化算法充分利用数据集的分布特征和分类信息,实现了对数据集的自动离散化。对比测试分析和实践应用均证明该算法具有良好的离散化效果。在建模阶段,提出了三种数据挖掘模型 (1)提出了一种模糊分类关联规则挖掘(FCARM)模型在现有分类关联规则挖掘算法的基础上,本论文提出一种模糊分类关联规则挖掘模型。该模型有如下贡献:第一,引入一种新的基于距离的支持度定义;第二,将多变量监督型离散化算法引入到连续属性的离散化过程中,增强了模型的离散化效果。第三,进一步将模糊集概念引入模型中,克服了属性划分过程带来的边界过硬的缺点。最后运用此模型对芳烃抽提工业过程的历史数据进行了挖掘。 (2)提出了一种基于模糊分类关联规则集(fuzzyCARs)的模糊系统构建方法在传统的模糊系统建模过程中,存在两个较难克服的困难:其一是数据对象

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摘要

Abstract

第一章绪论与综述

1.1 数据挖掘研究综述

1.1.1 产生背景

1.1.2 过程描述

1.1.3 研究现状

1.2 关联规则挖掘研究综述

1.2.1 关联规则挖掘的基本思想及实现

1.2.2 关联规则挖掘的研究内容及现状

1.3 复杂工业过程数据挖掘综述

1.3.1 复杂工业过程数据挖掘的特点

1.3.2 复杂工业过程数据挖掘研究的主要问题

1.3.3 复杂工业过程数据挖掘现状

1.4 本论文研究内容及结构安排

参考文献

第二章数据预处理技术

2.1 数据预处理的基本内容

2.1.1 数据清洗

2.1.2 数据集成

2.1.3 数据变换

2.1.4 数据归约

2.2 动态数据稳态化

2.3 连续属性离散化

2.3.1 离散化方法概述

2.3.2 EntropyMDL离散化

2.3.3 Chi2离散化

2.3.4 CAIM离散化

2.3.5 一种新型的多变量监督型离散化方法

2.3.6 实验讨论

2.4 小结

参考文献

第三章多元数据探索性分析

3.1 引言

3.2 主元分析

3.2.1 主元分析介绍

3.2.2 主元的特性

3.2.3 主元分析在数据挖掘中的应用

3.3 自组织映射

3.3.1 自组织映射介绍

3.3.2 自组织映射在数据挖掘中的应用

3.4 小结

参考文献

第四章模糊分类关联规则挖掘

4.1 引言

4.2 支持度的改进

4.3 模糊分类关联规则挖掘模型

4.4 实践应用

4.5 小结

参考文献

第五章基于模糊分类关联规则集的模糊系统构建

5.1 引言

5.2 基于模糊分类关联规则集的模糊系统构建

5.2.1 模糊分类关联规则集建立

5.2.2 模糊系统规则库构建

5.2.3 预测器实现

5.3 实验讨论

5.4 小结

参考文献

第六章模糊路径查询系统及其应用

6.1 引言

6.2 模糊路径查询系统构建

6.2.1 数据预处理

6.2.2 规则库建立

6.2.3 查询系统实现

6.3 应用讨论

6.3.1 PX（对二甲苯）吸附分离单元工艺介绍

6.3.2 模糊路径查询系统在 PX吸附分离过程中的应用

6.4 小结

参考文献

第七章铅烧结烟气制酸过程关联规则挖掘

7.1 铅烧结烟气制酸过程工艺简介

7.2 数据采集及预处理

7.3 关联规则挖掘过程及结果

7.4 小结

参考文献

第八章结论与展望

8.1 论文内容总结

8.2 展望

致谢

作者在攻读博士学位期间发表/完成的论文

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