流程工業(yè)中數據挖掘技術應用的研究.pdf

1、近年來數據挖掘技術在流程工業(yè)領域得到了大力的推廣，一方面得益于數據挖掘技術的興起和快速發(fā)展。隨著數據庫技術的迅速發(fā)展以及數據庫管理系統(tǒng)的廣泛應用，人們積累的數據越來越多。數據的豐富帶來了對強有力的數據分析工具的需求，在這樣的應用需求下，數據挖掘技術應運而生，并且逐步從實驗室走向了現(xiàn)實應用，在商業(yè)、工程技術、科學研究等方面得到了廣泛的應用。另一方面信息技術對流程工業(yè)的大力推動，過程檢測和控制硬件設備的廣泛應用，為數據挖掘技術在流程工業(yè)中的

2、應用創(chuàng)造了十分有利的條件。但是由于流程工業(yè)數據的復雜性，這一應用又面臨著許多的新難題。 論文以三唑磷合成工業(yè)為背景，以粗糙集理論為工具，對數據挖掘技術在流程工業(yè)中的應用進行了研究。 首先對三唑磷合成工業(yè)中的生產數據進行數據預處理。流程工業(yè)中數據存在著非常嚴重的空缺值、噪聲和滯后問題。首先對生產數據進行壓縮，將數據量控制在一定范圍內，其次建立一個基于最小二乘法的二階回歸函數，以一天內的數據量為窗口，滑動窗口，對窗口內的數據

3、進行擬合，去除空缺值和噪聲。再次通過對生產數據時間序列的調整，消除滯后，計算得到比較準確的收率值。最后提出一種基于數據分布特征的全局有監(jiān)督的離散化方法對連續(xù)的生產數據進行離散化處理，得到離散化數據。 運用基于粗糙集理論的數據挖掘算法對離散化數據進行數據挖掘。首先建立一個全局的決策系統(tǒng)，通過分析其不一致性，將其分解成一個完全一致決策系統(tǒng)和完全不一致決策系統(tǒng)。其次對完全一致決策系統(tǒng)，采用了一種面對決策屬性的規(guī)則提取方法，簡化了規(guī)則提