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文檔簡介
1、隨著工業(yè)生產(chǎn)和科學技術的快速發(fā)展,對質量要求越來越高。近幾十年代以來,伴隨著大型設備例如:人造衛(wèi)星、火箭、宇宙飛船等的不斷出現(xiàn),社會開始出現(xiàn)對產(chǎn)品的可靠性、安全性、經(jīng)濟性等要求越來越高的一種現(xiàn)象,因此產(chǎn)品的質量提高就成為迫切要解決的問題。在整個質量管理的流程當中,不論是質量控制,還是決策分析,都需要對大量的歷史的質量數(shù)據(jù)進行全面的分析研究,以幫助質量管理的決策者來進行高效的判斷。而面對生產(chǎn)過程中高維的數(shù)據(jù)記錄,能夠高效的識別產(chǎn)品的質量類
2、別,這將具有十分重要的現(xiàn)實意義。
在質量類別的分類過程當中,由于社會工業(yè)的發(fā)展,企業(yè)對質量數(shù)據(jù)要求不斷的提高。又由于現(xiàn)在的質量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出多維性,而且數(shù)據(jù)量在不斷地增加,這就對質量類別的判斷提高了要求。同時很多有用的信息數(shù)據(jù)輸入錯誤、不同來源數(shù)據(jù)引起的不同表示方法,數(shù)據(jù)間的不一致等,導致現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中存在數(shù)據(jù)質量問題。而傳統(tǒng)的質量數(shù)據(jù)分類很難高效地解決上面出現(xiàn)的確定性而且也很難保證其正確率,這就需要尋找適合分析解決以上問題的方
3、法。以貝葉斯方法為理論基礎的貝葉斯網(wǎng)絡在處理質量管理中數(shù)據(jù)的分類中具有很多的優(yōu)勢。
本文以質量管理中數(shù)據(jù)為研究背景,并針對海量數(shù)據(jù)分類的高效性進行研究,并對分類的結果進行分析。本文的主要工作可以概括為以下四個方面:
1、對質量管理及質量數(shù)據(jù)的特征和分類進行了介紹,并對貝葉斯網(wǎng)絡在質量管理中的應用進行了概述。
2、對貝葉斯網(wǎng)絡進行了概述,重點介紹了貝葉斯網(wǎng)絡學習的方法以及學習方法的類型,最后還介紹
4、了貝葉斯網(wǎng)絡的構造。
3、針對質量數(shù)據(jù)各屬性中存在的隱含依賴關系,并能提高分類的性能的基礎上,論文先后提出了兩種貝葉斯網(wǎng)絡分類算法:一種是基于互信息的貝葉斯網(wǎng)絡分類;另一種是改進的貝葉斯網(wǎng)絡分類。可以認為后者是對前者的改進,并對兩個分類的性能都作了相應的分析。在本章的最后,還提出了一個對樸素貝葉斯分類改進的算法,并對其算法性能也做了分析。
4、將論文中提出的三個貝葉斯網(wǎng)絡分類算法應用到質量管理系統(tǒng)中進行實驗,
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