預(yù)測(cè)模型的挖掘研究及其在寶鋼質(zhì)量控制中的應(yīng)用.pdf

1、隨著WTO的加入和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，用戶對(duì)鋼鐵產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越苛刻，它要求企業(yè)用最低的成本穩(wěn)定控制所生產(chǎn)出來的產(chǎn)品的質(zhì)量，這對(duì)鋼鐵企業(yè)來說是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。而隨著信息化帶動(dòng)工業(yè)化在鋼鐵企業(yè)的深入推廣，鋼鐵廠積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，在這些推積如山的數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著很多企業(yè)未知的信息。誰能正確地挖掘出隱含在這些數(shù)據(jù)背后的深層次知識(shí)，誰就能掌握主動(dòng)，更好地向用戶提供產(chǎn)品與服務(wù)，發(fā)現(xiàn)更多的商機(jī)，從而在競(jìng)爭(zhēng)中獲勝。因此，利用數(shù)據(jù)挖掘方法從數(shù)據(jù)中挖掘出

2、有價(jià)值的規(guī)律無疑是企業(yè)增加競(jìng)爭(zhēng)力的一個(gè)強(qiáng)有力手段，在企業(yè)的生產(chǎn)管理中起著巨大作用。目前，通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)建立企業(yè)行為的預(yù)測(cè)模型已經(jīng)在很多行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。但是，不同的企業(yè)具有不同的行業(yè)特點(diǎn)，數(shù)據(jù)挖掘方法特別是建模方法在不同的企業(yè)應(yīng)用中將會(huì)碰到不同的實(shí)際問題，探索個(gè)性化的、適合企業(yè)特點(diǎn)的預(yù)測(cè)模型的建模方法非常重要。 本文重點(diǎn)研究了在寶鋼這樣大生產(chǎn)條件非常復(fù)雜的企業(yè)如何通過數(shù)據(jù)挖掘建立預(yù)測(cè)模型的方法，而且對(duì)如何利用預(yù)測(cè)模型進(jìn)行質(zhì)量控制

3、、提升競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行了重點(diǎn)介紹。 本文沒有對(duì)數(shù)據(jù)挖掘理論進(jìn)行過多地闡述，也沒有對(duì)建模方法進(jìn)行大篇的論述，而是針對(duì)常用的預(yù)測(cè)模型的建模方法在實(shí)際應(yīng)用中存在的主要問題，將重點(diǎn)放在大生產(chǎn)條件下的建模方法優(yōu)化和應(yīng)用技巧上來。不但對(duì)在建立預(yù)測(cè)模型過程常用的一些輔助技術(shù)進(jìn)行了論述，如SEMMAO方法論、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)等；而且給出了預(yù)測(cè)模型的常用建模方法(神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng))的優(yōu)化算法，通過該優(yōu)化算法可以大大提高預(yù)測(cè)模型的泛化能力。此外，針對(duì)大