基于支持向量机的工业数据挖掘技术研究

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1、摘要支持向量机方法和数据挖掘领域是现在国内外学术界的研究热点。数据挖掘在许多商业应用中都取得了十分理想的效果，但是在流程工业生产过程中，应用数据挖掘成功的例子还不多见。本论文在经典的数据挖掘算法中结合了支持向量机方法，并针对每个算法给出了用于实际工业控制项目的例子，讨论了基于支持向量机的数据挖掘方法在工业应用中的利弊。论文的主要内容包括以下三个方面：首先，论文描述了基于核主元分析结合支持向量机的工业建模预测。复合肥生产工艺过程比较复杂，采用传统方法对复合肥养分含量建模难以达到理想效果。在直接使用支持向量回归建模时，数据预处理、核函数参数选择是两个难点

2、。论文提出一种KPcA．SvR方法，结合了两种核方法的优点，又提出了一种核参数选择的改进算法，并融合到KPcA．SvR方法中，通过对实际工业数据的仿真研究，结果表明该方法取得了很好的效果。其次，论文重点描述了基于支持向量机的关联规则提取。文中提出了一种基于支持向量机的关联规则提取方法，通过支持向量聚类、数据域描述等方法来归类样本数据，利用得到的支持向量来提取规则。该方法充分发挥了支持向量机处理小样本非线性能力强、泛化性能好的优势，并克服了其分类函数可理解性差的缺点，同时把经典sM0算法的思想引入来提高关联规则提取的执行效率。在标准数据集和实际数据的仿

3、真中取得了较好的效果，为关联规则提取提供了一个新的思路。最后，在文中详细介绍了一个具体的工业数据挖掘的应用实例——株洲冶炼集团硫酸厂的数据挖掘软件。该软件将关联规则、分类、聚类、回归等数据挖掘算法应用到铅烧结烟气wsA制酸过程中。另外，该软件还包括三维图像显示、在线指导等其他功能。通过使用数据挖掘软件，可以得到更多的铅烧结烟气wSA制酸过程中的信息，使变量的关系更加清晰，也方便了工作人员的操作。关键字：工业数据挖掘，支持向量机，关联规则，聚类，主元分析，数据挖掘软件浙江大学硕士学位论文AbstractSupponVectorⅡlachinesand№

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