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《北方工业大学》 2011年
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大规模铝电解日报数据中序列模式挖掘及其规则提取的研究

高磊  
【摘要】:在铝电解生产过程中,计算机控制技术已经普及。铝电解生产过程中记录了大量的原始数据,这些数据中包含了铝电解过程中各种因素间相互影响、相互作用的宝贵信息,这些信息对于加强对铝电解生产过程的认识以及提高控制和管理水平无疑具有重要意义。数据挖掘是从海量数据中提取有意义的信息或模式。因此,可借助数据挖掘的方法发现铝电解生产工艺中存在的有潜在价值的信息,进而指导生产。本文在对数据挖掘领域中的聚类与序列模式挖掘算法在国内外的应用进行研究的基础上,探索适合铝电解生产的数据挖掘方法,并应用于铝电解生产日报数据参数的分析与控制中。 首先,本文在分析目前各种聚类方法的基础上,提出面向铝电解生产的电解槽聚类方法。该方法在划分法的基础上,以生产参数日报序列相似性为依据对电解槽进行聚类,并提供对最终聚类结果中各类别电解槽比例的调整。实验结果表明该方法能够有效反映出同类电解槽所具有的工艺特性。 其次,在对电解槽完成聚类后,实现了基于电解槽类别的特征提取方法,并依据聚类参数的特征提出了电解槽最优序列的概念及其挖掘算法。实验结果表明最优序列的挖掘能够发现大规模数据序列中的关键区间,不仅为序列的分析指明了重点,而且为序列按日期分解成子序列提供了依据。 第三,以挖掘到的最优序列为基础,实现了日报数据序列的子序列划分方法,即序列的分段方法。分段后的序列不仅能明确展示出序列的整体发展趋势,而且保留了原始序列的波动特性,从而便于进一步开展对电解槽按阶段进行的多维度分析。 最后,在上述研究的基础上,设计和开发铝电解日报数据挖掘系统。在青铜峡铝业电解三部的应用中,为技术人员分析铝电解参数的特性提供了有效的工具。
【学位授予单位】:北方工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP311.13

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