大數(shù)據(jù)與智能制造數(shù)據(jù)挖掘方法創(chuàng)新研究重點基礎知識點

大數(shù)據(jù)與智能制造數(shù)據(jù)挖掘方法創(chuàng)新研究重點基礎知識點一、大數(shù)據(jù)與智能制造概述1.大數(shù)據(jù)定義及特點a.大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、價值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.特點：數(shù)據(jù)量大、類型多、速度快、價值密度低。c.應用領域廣泛，如金融、醫(yī)療、教育等。2.智能制造概念及發(fā)展趨勢b.發(fā)展趨勢：智能化、網(wǎng)絡化、綠色化、服務化。c.應用領域包括工業(yè)自動化、智能工廠、智能物流等。3.大數(shù)據(jù)與智能制造的關系a.大數(shù)據(jù)為智能制造提供數(shù)據(jù)支持，提高生產(chǎn)效率。b.智能制造通過大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的優(yōu)化。c.大數(shù)據(jù)與智能制造相互促進，推動產(chǎn)業(yè)升級。二、數(shù)據(jù)挖掘方法創(chuàng)新研究1.數(shù)據(jù)挖掘技術概述a.數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程。b.技術包括關聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類預測等。c.應用領域廣泛，如市場分析、客戶關系管理、風險控制等。2.關聯(lián)規(guī)則挖掘方法創(chuàng)新a.支持度和置信度算法優(yōu)化。b.高維數(shù)據(jù)關聯(lián)規(guī)則挖掘。c.異構數(shù)據(jù)關聯(lián)規(guī)則挖掘。3.聚類分析方法創(chuàng)新a.Kmeans算法改進。b.DBSCAN算法優(yōu)化。c.高維數(shù)據(jù)聚類方法研究。三、大數(shù)據(jù)與智能制造數(shù)據(jù)挖掘應用1.智能制造生產(chǎn)過程優(yōu)化a.利用大數(shù)據(jù)分析，預測設備故障，提前進行維護。b.優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率。c.實現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化管理。2.智能制造供應鏈管理a.利用大數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化庫存管理，降低庫存成本。b.實現(xiàn)供應鏈的實時監(jiān)控，提高供應鏈效率。c.促進產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)協(xié)同發(fā)展。3.智能制造產(chǎn)品研發(fā)a.利用大數(shù)據(jù)分析，挖掘客戶需求，指導產(chǎn)品研發(fā)。b.優(yōu)化產(chǎn)品設計，提高產(chǎn)品競爭力。c.促進產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，推動產(chǎn)業(yè)升級。[1]，.大數(shù)據(jù)與智能制造研究[J].計算機工程與科學，2018，40（2）：110.[2]，趙六.數(shù)據(jù)挖掘技術在智能制造中的應用研究[J].自動化與儀表，2019，35（4）：4550.[3]劉七，陳