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淺析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘論文技術(shù)對(duì)制造業(yè)設(shè)備進(jìn)行前期管理的論文 本篇數(shù)據(jù)挖掘論文展開(kāi)制造業(yè)設(shè)備前期管理中網(wǎng)絡(luò)信息挖掘研究,以期推動(dòng)企業(yè)設(shè)備前提管理水平的提高。 1前期管理是設(shè)備管理的基礎(chǔ) 在企業(yè)管理中,設(shè)備管理是重要的組成部分。由于設(shè)備管理是對(duì)設(shè)備整個(gè)生命周期的管理與控制,僅僅管理設(shè)備使用的局部過(guò)程已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足現(xiàn)代管理的需要。同時(shí),對(duì)于全部設(shè)備生命周期成本,設(shè)備投資階段發(fā)揮著決定著作用,所以,應(yīng)當(dāng)通過(guò)設(shè)備的前期管理降低其生命周期成本。另外,設(shè)備管理的基礎(chǔ)就是設(shè)備前期管理,該階段的投資決策關(guān)系到設(shè)備的技術(shù)水平,也會(huì)影響到設(shè)備的類(lèi)型,進(jìn)而對(duì)企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率發(fā)揮不小的作用。 對(duì)于整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展,制造業(yè)不僅是物質(zhì)基礎(chǔ),也體現(xiàn)著國(guó)家的綜合實(shí)力。目前,在我國(guó)GDP中,制造業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值的比重在40%左右,我國(guó)制造業(yè)的總體規(guī)模也位列世界前茅。不過(guò),長(zhǎng)期以來(lái),我國(guó)制造業(yè)在設(shè)備前期管理上存在諸多問(wèn)題,尤其是設(shè)備選型問(wèn)題。廣泛的工業(yè)實(shí)踐表明,設(shè)備前期管理對(duì)制造業(yè)的投資效益產(chǎn)生直接影響,也關(guān)系著制造業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。所以,我國(guó)制造業(yè)不僅要加強(qiáng)設(shè)備技術(shù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與保養(yǎng)等中后期管理工作,也要對(duì)設(shè)備前期管理這一階段給予充分的重視。 2Inter對(duì)制造業(yè)設(shè)備前期管理的影響 xx年2月3日,中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(NIC)在京發(fā)布第35次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告(以下簡(jiǎn)稱(chēng)報(bào)告)。報(bào)告顯示,截至xx年12月,我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.49億,互聯(lián)網(wǎng)普及率為47.9%。同時(shí)在我國(guó)網(wǎng)名中,從事制造業(yè)的人最多,占比在13%左右。站點(diǎn)總數(shù)超過(guò)700萬(wàn)個(gè),獲取信息也成為網(wǎng)名上網(wǎng)的主要目的。總的來(lái)說(shuō),互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為我國(guó)發(fā)展速度最快的產(chǎn)業(yè)。對(duì)于設(shè)備制造商和供應(yīng)商,如果不能發(fā)展電子商務(wù),積極利用互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢(shì),那么在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的發(fā)展必將受到限制。 同時(shí),Interner的發(fā)展也打破了制造業(yè)設(shè)備選擇中存在信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。通過(guò)Inter搜索,設(shè)備用戶(hù)能夠了解全球各地的相關(guān)設(shè)備生產(chǎn)商和供應(yīng)商的信息,包括設(shè)備價(jià)格、品種、規(guī)格、性能等信息,從而比較選擇自己的所需設(shè)備,并獲取性比較相對(duì)最優(yōu)的設(shè)備。Inter的發(fā)展一方面改變了設(shè)備用戶(hù)在選擇設(shè)備中的不利地位,另一方面也為設(shè)備用戶(hù)節(jié)約了調(diào)研費(fèi)用,進(jìn)而有助于設(shè)備前期管理費(fèi)用的降低。 3上的設(shè)備信息挖掘研究 3.1網(wǎng)絡(luò)信息挖掘 對(duì)于網(wǎng)絡(luò)信息挖掘,一般要借助于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),也即從網(wǎng)絡(luò)文檔、服務(wù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和提取信息的過(guò)程。網(wǎng)絡(luò)信息挖掘可以分為四個(gè)部分:首先就是發(fā)現(xiàn)資源,也就是對(duì)網(wǎng)絡(luò)文檔進(jìn)行檢索;第二就是選擇信息和預(yù)處理,自動(dòng)挑選搜索到的網(wǎng)絡(luò)信息,并對(duì)專(zhuān)門(mén)信息預(yù)先處理;第三就是從多個(gè)斷點(diǎn)中尋找普遍模式;最后就是確認(rèn)和解釋挖掘出的模式。 3.2數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)和方法 目前,普遍應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法包括以下幾種: 3.2.1決策樹(shù)方法 該方法主要用在分類(lèi)上。通過(guò)信息增益來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)存在最大信息量的字段,并構(gòu)建決策樹(shù)的一個(gè)節(jié)點(diǎn),再依據(jù)不同的字段取值來(lái)設(shè)立樹(shù)的分支,以此重復(fù)。 3.2.2遺傳算法 類(lèi)比生物進(jìn)化流程是該方法的基本原理,每一代存在較多的種群個(gè)體,用適應(yīng)性函數(shù)f(x)表示染色體的適應(yīng)性,根據(jù)其對(duì)環(huán)境的適應(yīng)力來(lái)保留或淘汰染色體。適應(yīng)性函數(shù)在一般為目標(biāo)函數(shù)的變種。 3.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 該方法的原理就是對(duì)人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的模擬。通過(guò)MP模型和HEBB規(guī)則來(lái)構(gòu)建三大類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式。通過(guò)挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的工具來(lái)對(duì)非線性數(shù)據(jù)快速建模,其挖掘過(guò)程首先就是數(shù)據(jù)聚類(lèi),其次是分類(lèi)計(jì)算,并在網(wǎng)絡(luò)連接的取值中體現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)。 3.3網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)的構(gòu)成 對(duì)于網(wǎng)絡(luò)信息挖掘,可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在處理網(wǎng)絡(luò)信息上的運(yùn)用。網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)通常包括特征匹配、提取以及信息收集等三個(gè)部分。 3.3.1特征匹配與目標(biāo)表示 目標(biāo)表示就是利用特征項(xiàng)來(lái)表示目標(biāo)信息。在信息挖掘中,布爾邏輯型、概率型、向量型等是常用的目標(biāo)表示模型。近年來(lái),向量空間模型(VSM)的應(yīng)用效果相對(duì)較好。借助于該方法,可以用向量匹配問(wèn)題來(lái)解決文檔信息的匹配問(wèn)題,從而處理特征匹配工作。 3.3.2特征提取 特征提取主要指目標(biāo)表示詞條T的選取及其取值,也是對(duì)目標(biāo)共性與規(guī)則進(jìn)行挖掘提取的過(guò)程。該工作選用策略的質(zhì)量將對(duì)挖掘工具的效果產(chǎn)生重要影響。在對(duì)處理對(duì)象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息挖掘時(shí),通常會(huì)遇到HIML文檔,該文檔具有不少標(biāo)記信息,這些標(biāo)記信息具有較高的概況性,所以借助于這些標(biāo)記信息可以促進(jìn)特征提取精度的提高。 3.3.3采集源信息 在存儲(chǔ)信息以及提供服務(wù)上主要利用到了超文本。在對(duì)實(shí)行源信息采集的過(guò)程中,一般利用Robot程序來(lái)實(shí)現(xiàn)。該程序順著Web頁(yè)面內(nèi)的鏈接實(shí)行自動(dòng)漫游,并通過(guò)協(xié)議來(lái)下載到漫游的頁(yè)面。作為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的信息空間,可以將其視作有向圖。也即把頁(yè)面作為節(jié)點(diǎn),并以超鏈接作為其有向邊,從而通過(guò)有向圖遍歷算法來(lái)實(shí)行遍歷。網(wǎng)絡(luò)中存在巨大的信息量,為了確保挖掘的效率,在采集源文檔時(shí)需要過(guò)濾信息源,同時(shí)運(yùn)行Robot并采集文章。 4結(jié)語(yǔ) 綜上所述,在設(shè)備信息挖掘中
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