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文檔簡介
1、隨著服裝款式的增多和人們對于服裝質(zhì)量要求的提高,迫使服裝企業(yè)對質(zhì)量的預(yù)防和控制力度大幅提升,傳統(tǒng)的人工管理缺乏效率且無法保證產(chǎn)品的質(zhì)量。生產(chǎn)跟蹤系統(tǒng)作為服裝企業(yè)信息管理系統(tǒng)中一個極為重要的組成部分,存儲了大量的服裝質(zhì)量問題相關(guān)數(shù)據(jù)。有必要充分利用這些數(shù)據(jù),發(fā)展一種方便、快捷、準(zhǔn)確的服裝質(zhì)量預(yù)測方法,使企業(yè)決策人員提前預(yù)測服裝質(zhì)量問題,從而提高企業(yè)的產(chǎn)品品質(zhì)和生產(chǎn)效率。
服裝質(zhì)量問題預(yù)測是對不精確信息的處理,而粗糙集理論作為一種
2、研究不精確、不確定信息的方法,適應(yīng)范圍廣泛。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),并運用粗糙集理論,開發(fā)了基于數(shù)據(jù)挖掘的服裝質(zhì)量預(yù)測系統(tǒng),所做的研究工作如下:
(1)建立服裝質(zhì)量預(yù)測模型。該模型用于生成質(zhì)量問題規(guī)則,同時得到質(zhì)量問題與加工工序的對應(yīng)規(guī)則,并結(jié)合服裝生產(chǎn)的特點,參照粗糙集理論進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,依據(jù)生產(chǎn)跟蹤系統(tǒng)中的質(zhì)量問題數(shù)據(jù)建立決策表,采用條件組合補齊方法對決策表進(jìn)行補齊操作。其中,采用Naive Scaler算法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行離散
3、化,運用Johnson’s算法對條件屬性進(jìn)行屬性約簡。
(2)設(shè)計知識庫。結(jié)合服裝生產(chǎn)的特點,采用前向推理的方式進(jìn)行服裝質(zhì)量問題的預(yù)測。通過實際運用,對規(guī)則進(jìn)行過濾,以保證知識庫的實用性。
(3)完成服裝質(zhì)量預(yù)測軟件系統(tǒng)的設(shè)計,實現(xiàn)從收集數(shù)據(jù)到預(yù)測質(zhì)量再到解決問題的一系列操作。通過服裝企業(yè)質(zhì)檢部人員的指導(dǎo),建立專家知識庫。對知識庫中信息進(jìn)行存取操作,實現(xiàn)了專家系統(tǒng),從而可以對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析,并提出解決方案,從而提高
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