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蚁群优化算法在加工工艺知识发现中的应用

王铁伟 , 于金 , 王明海

宇航材料工艺 doi:10.3969/j.issn.1007-2330.2010.03.008

针对加工工艺数据复杂、庞大、多变的特点,为解决加工工艺知识的匹配与推理的关键性技术,将模拟生态系统的模糊聚类算法应用于加工工艺知识库.提出了基于蚁群算法的工艺知识发现的概率查询方法,并建立加工工艺知识库的数学模型.通过输入关键词运行蚁群算法,描绘出索引地图,提取分析所需要的加工工艺序列.最后以铣加工工艺为例进行实例验证,结果表明,基于蚁群算法的工艺知识发现高效全面地优化了工艺序列.

关键词: 知识发现 , 蚁群优化 , 规则 , 聚类 , 索引地图

基于数据挖掘的中厚钢板轧制负荷分配方法的研究

张延华 , 刘相华 , 王国栋

钢铁

为了提高中厚钢板轧制负荷的预测精度,提出利用在线智能化信息处理技术进行建立轧制过程负荷分配模型的新方法.该方法采用知识发现(KDD)和数据挖掘(DM)对轧制运行数据库进行挖掘,建立知识模型和数学模型相结合的负荷分配模型.实现轧制过程负荷模型的在线维护和优化.离线模拟与在线应用证明了该方法的有效性.

关键词: 中厚钢板轧制 , 负荷分配模型 , 知识发现 , 数据挖掘

精轧负荷分配自动实现技术及应用

祝孔林 , 单旭沂

钢铁

运用KDD技术对热轧带钢生产中过程机大量历史数据和积累了多年的轧制信息(包括轧制负荷相关的信息)进行预处理和数据挖掘,并结合相应的理论知识,开发了适合现场生产的负荷分配模型.该模型能实施多种功能,并在实践中取得成功应用,实现了负荷分配的自动设定,形成了规范的负荷分配制度.同时给出了负荷分配模型的优化方法.

关键词: 热带轧机 , 精轧机组 , 负荷分配 , 知识发现

航空机械装备失效分析数据库及数据挖掘技术的应用

机械工程材料

介绍了航空装备失效分析数据库以及知识发现和关联规则数据挖掘的基本概念和算法,分析了应用数据挖掘方法进行失效分析知识获取的必要性和可行性.结合400个典型失效分析案例,给出了获取失效模式规则知识的应用实例.分析表明:关联规则数据挖掘能够从大量失效数据信息中提取潜在的有用信息和知识,从而为失效分析提供决策支持.

关键词: 数据库 , 知识发现 , 数据挖掘 , 关联规则

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