高效用和可替代闭合模式分析对生产计划的优化研究

发布时间：2024-06-27 22:05

　　随着智能生产的发展,对海量用户数据流和生产数据进行模式分析,提取有用的知识来指导和优化生产计划成为研究热点。UP-Growth算法使用修剪策略降低树结构中积累的事务加权效用(TWU)值,但仍需要大量的时间来计算候选模式的实际效用;一阶段挖掘算法HUI-Miner无需多次扫描数据库,不产生候选模式,通过效用列表直接计算模式的真正效用值,但该算法更适用于静态数据分析;A-Close算法基于Apriori逐级生成候选模式,算法执行时间过长,MERIT算法采用分别存储各元素权值的策略,此策略在各模式组合创建新节点时产生大量候选模式,占用大量内存和时间。为了优化传统算法的不足,本文提出高效用和可替代闭合模式分析算法HECPM,该算法包含SHUPM和ECPM两个子算法,分别对需求侧和生产侧两个维度进行模式分析,需求侧输出的目标商品作为生产侧的输入,结合生产侧供应链中目标商品部件的供应情况,企业决策层根据实际需求制定有利的生产计划。子算法SHUPM基于效用参数利用滑动窗口技术和效用列表SHUP-List对用户数据流进行高效用模式分析,获得用户购买趋向;子算法ECPM基于利润参数定义可替代规则对数据进...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1数据挖掘系统结构图

第一章绪论3稳定产品质量、降低成本、改善管理的方法，图1.1表示典型数据挖掘系统结构。图1.1数据挖掘系统结构图从图1.1的结构图可知，数据挖掘过程主要包含数据库中的数据准备、挖掘数据、模式评估与挖掘、模型应用这4个部分，数据挖掘前，首要任务是确认挖掘对象，只有明确了数据挖掘对象....

图2.1（a-c）构建UP-树

第二章数据挖掘相关技术与算法研究15降序[34][35]的方法调整数据库，得到如表2-3所示的新事务数据库，TU表示去除非候选项调整后的事务效用值。表2-3更新后的新事务数据库TID事务TU1T(A,1)(C,1)(D,1)82T(A,2)(C,6)(E,2)(A,2)223T(....

图2.2(a-c)通过DGN策略生成UP-树的添加过程

昆明理工大学硕士学位论文16项{E}的路径效用值为2RTU(T)u(A)12，项{A}的路径效用值为2RTU(T)22，图2.2b为经过DGN策略添加2T路径，依次添加3T，4T，5T得到图2.2c的UP-树。图2.2(a-c)通过DGN策略生成UP-树的添加过程3.生成条件树首....

图2-3（a-c）通过DLU策略生产{D}的UP-树过程

第二章数据挖掘相关技术与算法研究17图2-3（a-c）通过DLU策略生产{D}的UP-树过程4.计算真正效用值通过条件树我们可以得到候选模式，然后再次扫描原始事务数据库，计算事务真正效用值，最后发现所有高效用模式。2.4.2HUI-Miner算法UP-Growth算法在计算真正效....

本文编号：3995995