浅析如何运用数据挖掘论文技术对制造业设备进行前期管理的论文
本篇数据挖掘论文展开制造业设备前期管理中网络信息挖掘研究,以期推动企业设备前提管理水平的提高。
1 前期管理是设备管理的基础
在企业管理中,设备管理是重要的组成部分。由于设备管理是对设备整个生命周期的管理与控制,仅仅管理设备使用的局部过程已经无法满足现代管理的需要。同时,对于全部设备生命周期成本,设备投资阶段发挥着决定着作用,所以,应当通过设备的前期管理降低其生命周期成本。另外,设备管理的基础就是设备前期管理,该阶段的投资决策关系到设备的技术水平,也会影响到设备的类型,进而对企业的产品质量和生产效率发挥不小的作用。
对于整个国民经济和社会发展,制造业不仅是物质基础,也体现着国家的综合实力。目前,在我国GDP中,制造业工业总产值的比重在40%左右,我国制造业的总体规模也位列世界前茅。不过,长期以来,我国制造业在设备前期管理上存在诸多问题,尤其是设备选型问题。广泛的工业实践表明,设备前期管理对制造业的投资效益产生直接影响,也关系着制造业的长远发展。所以,我国制造业不仅要加强设备技术状态监测与保养等中后期管理工作,也要对设备前期管理这一阶段给予充分的重视。
2 Internet对制造业设备前期管理的影响
2015年2月3日,中国互联网络信息中心(CNNIC)在京发布第35次《中国互联网络发展状况统计报告》(以下简称《报告》)。《报告》显示,截至2014年12月,我国网民规模达6.49亿,互联网普及率为47.9%。同时在我国网名中,从事制造业的人最多,占比在13%左右。WWW站点总数超过700万个,获取信息也成为网名上网的主要目的。总的来说,互联网已经成为我国发展速度最快的产业。对于设备制造商和供应商,如果不能发展电子商务,积极利用互联网的优势,那么在网络时代的发展必将受到限制。
同时,Interner的发展也打破了制造业设备选择中存在信息不对称问题。通过Internet搜索,设备用户能够了解全球各地的相关设备生产商和供应商的信息,包括设备价格、品种、规格、性能等信息,从而比较选择自己的所需设备,并获取性比较相对最优的设备。Internet的发展一方面改变了设备用户在选择设备中的不利地位,另一方面也为设备用户节约了调研费用,进而有助于设备前期管理费用的降低。
3 WWW上的设备信息挖掘研究
3.1 网络信息挖掘
对于网络信息挖掘,一般要借助于数据挖掘技术,也即从网络文档、服务中自动发现和提取信息的过程。网络信息挖掘可以分为四个部分:首先就是发现资源,也就是对网络文档进行检索;第二就是选择信息和预处理,自动挑选搜索到的网络信息,并对专门信息预先处理;第三就是从多个断点中寻找普遍模式;最后就是确认和解释挖掘出的模式。
3.2 数据挖掘的技术和方法
目前,普遍应用的数据挖掘技术和方法包括以下几种:
3.2.1 决策树方法
该方法主要用在分类上。通过信息增益来发现数据库内存在最大信息量的字段,并构建决策树的一个节点,再依据不同的字段取值来设立树的分支,以此重复。
3.2.2 遗传算法
类比生物进化流程是该方法的基本原理,每一代存在较多的种群个体,用适应性函数f(x)表示染色体的适应性,根据其对环境的适应力来保留或淘汰染色体。适应性函数在一般为目标函数的变种。
3.2.3 神经网络法
该方法的原理就是对人脑神经结构的模拟。通过MP模型和HEBB规则来构建三大类神经网络模式。通过挖掘神经网络数据的工具来对非线性数据快速建模,其挖掘过程首先就是数据聚类,其次是分类计算,并在网络连接的取值中体现神经网络的知识。
3.3 网络信息挖掘系统的构成
对于网络信息挖掘,可以认为是数据挖掘技术在处理网络信息上的.运用。网络信息挖掘系统通常包括特征匹配、提取以及信息收集等三个部分。
3.3.1 特征匹配与目标表示
目标表示就是利用特征项来表示目标信息。在信息挖掘中,布尔逻辑型、概率型、向量型等是常用的目标表示模型。近年来,向量空间模型(VSM)的应用效果相对较好。借助于该方法,可以用向量匹配问题来解决文档信息的匹配问题,从而处理特征匹配工作。
3.3.2 特征提取
特征提取主要指目标表示词条T的选取及其取值,也是对目标共性与规则进行挖掘提取的过程。该工作选用策略的质量将对挖掘工具的效果产生重要影响。在对处理对象进行网络信息挖掘时,通常会遇到HIML文档,该文档具有不少标记信息,这些标记信息具有较高的概况性,所以借助于这些标记信息可以促进特征提取精度的提高。
3.3.3 采集源信息
WWW在存储信息以及提供服务上主要利用到了超文本。在对WWW实行源信息采集的过程中,一般利用Robot程序来实现。该程序顺着Web页面内的链接实行自动漫游,并通过HTTP协议来下载到漫游的页面。WWW 作为网络结构的信息空间,可以将其视作有向图。也即把页面作为节点,并以超链接作为其有向边,从而通过有向图遍历算法来实行遍历。网络中存在巨大的信息量,为了确保挖掘的效率,在采集源文档时需要过滤信息源,同时运行Robot并采集文章。
4 结语
综上所述,在设备信息挖掘中应用数据挖掘技术的神经网络方法是一次探索,可以促进网络环境中获取资料问题的解决,为设备用户提供充足的设备资讯,改变设备供应中的信息不对称状况。在此基础上,制造业可以提升其设备投资水平,并推动设备生命周期成本的降低。
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