企业数字化管理系统：打通业务断点，实现高效协同与智能决策

基于粗糙集理论的数据挖掘算法研究

本论文研究课题源于国家973基础研究项目(No.2002CB312006)"Internet环境下基于Agent的软件中间件理论和方法研究"和国家自然基金项目(No.60473077)"水印关系数据库关键技术研究". 近年来,随着我国信息化建设的快速发展,知识的自动获取已成为一种重要的技术手段.数据挖掘研究如何从大量的数据中智能地自动地抽取出有价值的知识和信息,因而成为当前人工智能研究中非常活跃的研究领域.粗糙集理论是一种有效地处理模糊性和不确定性问题的数学工具,为数据挖掘提供了新的思路和基础.本文的研究工作主要围绕基于粗糙集理论的数据挖掘,重点从基于粗糙集理论的特征选择和连续属性离散化两个方面展开.本文的主要创新性研究工作包括: 1) 提出了基于属性出现频率的属性约简算法,这种算法以条件属性在分辨矩阵中出现的频率作为启发信息,以条件属性所在最小分辨矩阵项的基数作为辅助启发信息,来寻找决策信息系统的最小约简.实验证明,大多数情况下该算法能够找到系统的最优(最小)约简.在没有找到最优约简的情况下,算法能够找到次优约简. 2) 分析属性约简中条件属性之间的关系以及约简集合中条件属性和决策属性之间的关系.在粗糙集理论的基础上给出了属性相关度的定义,并且根据这一定义,提出了基于属性相关度的属性约简算法.实验结果证明,这种算法能够有效地去除属性子集中的无关属性和冗余属性. 3) 提出了基于粗糙集理论的确定候选断点集合的新算法,该方法能够在保证系统分辨关系的前提下,大幅度的降低候选断点的数量,从而大幅度的减少了后继离散化算法的计算量.实验表明,这种确定候选断点集合的办法是切实可行的. 4) 提出了一种基于断点权重的启发式连续属性离散化方法.这种方法将连续属性的候选断点作为一个单个的条件属性,建立新的决策信息系统以考察每个候选断点对信息系统分辨能力的贡献.将断点在分辨矩阵中的出现频率作为断点的权值,寻找系统的最优断点集合.实验结果表明,此算法能在较好地保留原信息系统的分辨能力的同时,有效地解决离散化问题. 5) 提出了一种基于DBSCAN聚类的连续属性离散化算法.这种离散化算法,结合基于密度分布的聚类算法和粗糙集理论中属性依赖度的概念,通过对决策信息系统中的所有实例进行聚类来实现连续属性的离散化.实验表明,这种离散化

基于粗糙集的采煤机故障诊断方法研究

采煤机是煤矿综合机械化采煤的关键设备,因其结构与工况复杂,故障表现形式具有多态性与隐蔽性,故障类型与征兆之间具有较强的不确定性且呈现非线性的对应关系。本文将刻画不确定性和模糊性的数学工具——粗糙集理论应用于采煤机的故障诊断,旨在探索一种采煤机故障诊断的有效方法,研究的主要内容如下:论文以采煤机截割部轴承为例建立了采煤机故障诊断决策表,通过属性离散化、属性约简以及值约简三部分进行故障诊断规则的获取。针对传统离散化方法找不到合适分割断点这一问题,把寻求最优分割断点作为一个寻优指标引入人工鱼群优化算法,通过该智能仿生算法,较好地实现了连续属性离散化,形成了故障离散决策表;针对一般属性约简方法不能得到精准的属性集,把寻求最有价值的条件属性集作为一个寻优指标引入人工鱼群算法,并通过二进制处理,较好地实现了故障离散决策表的属性约简,形成了故障约简决策表;采用一般值约简算法对故障约简决策表进行属性值约简,归纳总结出故障诊断规则。最后为了方便用户操作,实现诊断规则的自动获取,对采煤机故障诊断系统进行了总体的软件方案设计,开发了界面并调试,调试结果表明基于粗糙集的采煤机故障诊断方法具有一定的可行性与有效性。基于粗糙集的故障诊断方法有利于快速、准确地进行采煤机故障诊断,这对提高采煤机的可靠性和延长其寿命具有重要意义。

交通强国视域下平安百年品质工程的质量安全保障体系构建

为应对基础设施工程实践中的全周期管理断点,关键工序控制滞后,多方协同机制缺位以及质量安全数据碎片化等深层次挑战,提出构建覆盖项目全生命周期的责任闭环机制,适配复杂工程场景的智能检测控制体系,多主体协同共治的联动管控平台以及统一规范的数据治理与智能决策系统.通过制度创新,技术赋能与数据驱动的深度融合,推动质量安全管理从"被动应对"向"主动预防"与"前瞻治理"转型,为重大交通基础设施实现高质量,可持续运行提供系统性解决方案.

基于"物料之声"(VOM)思想的智能工厂物流系统深度研究

基于VOM(物料之声)思想的工位实时变化拉动物料与信息流同步精准响应方案,旨在将"让物料说话"这一理念融入制造物流全流程,透过数字孪生与信息物理系统构建物料SU(Smart Unit)的自我感知与主动决策能力.该思想强调物料从"被动管理"向"主动表达"转变,从而摆脱静态平均值限制,适配多产线,多工位,多物料的动态订单与工位需求.在此框架下,某智能工厂部署VOM后,大幅提高了人均产出率与物料准确率,降低了断点与异常情况,并构建了可持续优化的"工业大脑"与数据库.此举不仅支撑了"以工位实时变化拉动物流与信息流同步精准响应"的目标,也为智能制造领域的精益物流与数字化转型提供了新思路与可行路径.