1、“.....在流程制造业领域进行数据挖掘必须针对流程制造业生产过程中产生的数据特点及特定的挖掘目标，选择各层次数据的合适数据挖掘算法。流程制造业生产过程中的挖掘方法有统计分析方法决策树人工神经网络基因算法粗糙集等。流程制造业中数据挖掘技术的应用论文原稿。目前数据挖掘方法很多，面对各层次不同的海量数据，应如何选择和应用其方法，是数据挖掘的另关键问题。不同的人对同样的数据进行挖掘，可能产生不同的结果，甚至差异很大。因此，合理选择分析方法流程制造业中数据挖掘技术的应用论文原稿，再加上涉及到数据的保密性问题，所以无形中就增加了数据搜集的难度，从而数据的数量和质量也就难以保证。流程制造业生产过程中产生的海量数据经过预处理后，数据质量有了很大的提高......”。

2、“.....数据仓库中的数据集非常大，对海量数据进行复杂的数据分析和挖掘将需要相当长的时间，助分析决策人员具体地了解所挖掘的结果。流程制造业数据挖掘的关键问题流程制造业数据挖掘的最根本问题在于数据的数量和质量。方面，数据量越充足，越能保证获取的数据的连续性，从而易发现系统的般性规律另方面，数据的准确性和可靠性也是切建模和分析是否有效的关键。因此，要尽可能完备地搜集与所研究问题出问题发现问题分析问题和解决问题。基于流程制造业的生产特点和数据性质以及所面临的问题，数据挖掘技术是解决流程制造业产生的海量信息数据处理的关键技术之，并且数据挖掘技术也是目前国内外研究的个热点。本文从流程制造业的生产数据的特点及分析需求出发，建立了般流程制造业数据挖掘的体系结构，并分析目前......”。

3、“.....由于各种先进工艺和工程技术的广泛采用，产生和积累了大量的各种类型的历史数据和当前生产的实时动态数据，这些海量生产数据又包含用于生产和管理的大量的有价值的信息和知识。方面，为了避免产品的设计知识数据重用率低，无法有效地实现产品配臵设计和变形设计，延长了产特点总体上可概括为离散型制造业和流程制造业两种。典型的离散型制造行业包括电脑汽车及工业用品制造等行业典型的流程制造行业包括化工，食品饮料，制药，化妆品等以配方为基础的行业。中图分类号文献标识码文章编号摘要在对复杂流程制造业生产过程的数据特点进行充分分析的基础上，紧密结合流程制造业综合挖掘技术已经在商业金融管理工业等众多领域广泛应用并取得了重大进展，但大都仅限于企业的商业信息......”。

4、“.....以上步骤是个反复迭代的过程，最终目的是在数据中获得有用的知识。在实践中，数据挖掘的两个基本目标往往是预测和描述。预测涉及到使用数据集中的些变量或域来预测其他我技术是解决流程制造业产生的海量信息数据处理的关键技术之，并且数据挖掘技术也是目前国内外研究的个热点。本文从流程制造业的生产数据的特点及分析需求出发，建立了般流程制造业数据挖掘的体系结构，并分析了流程制造业数据挖掘中的关键问题，总结了数据挖掘方法在流程制造业领域的数据应用技术方向。流程制种类型的历史数据和当前生产的实时动态数据，这些海量生产数据又包含用于生产和管理的大量的有价值的信息和知识。方面，为了避免产品的设计知识数据重用率低，无法有效地实现产品配臵设计和变形设计，延长了产品的设计周期另方面......”。

5、“.....给出了流程制造业数据挖掘的体系框架，分析了流程制造业数据挖掘中的关键问题。关键词数据挖掘流程制造业海量数据近年来，数据挖掘技术已经在商业金融管理工业等众多领域广泛应用并取得了重大进展，但大都仅限于企业的商业信息，在企业的生产过程中应用的还比较少。分析，揭示隐藏的未知的或验证已知的规律性，并进步将其模型化的先进有效的方法。流程制造业数据特点制造业是指经物理变化或化学变化后成为了新的产品，不论是动力机械制造，还是手工制作也不论产品是批发销售，还是零售，均视为制造。制造业按其产品制造工艺过程另方面，数据的准确性和可靠性也是切建模和分析是否有效的关键......”。

6、“.....包括公开发布和未公开发布的数据资料，然后从众多的资料中把有用的部分挑选出来。挑选数据资料时应按照相关性可靠性最新性等原则进行。然后挑选出符合定标准的资料，加以深入研究。然而收们所关心变量的求知或未来的值另方面，描述关注的则是找出描述可由人类解释的数据模式。因此，数据挖掘活动可分成预测性数据挖掘和描述性数据挖掘。数据挖掘方法大致可分为关联分类聚类种。简而言之，数据挖掘其实是类深层次的数据分析方法。数据挖掘可以描述为按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索业中数据挖掘技术的应用论文原稿。中图分类号文献标识码文章编号摘要在对复杂流程制造业生产过程的数据特点进行充分分析的基础上，紧密结合流程制造业综合自动化的应用需求......”。

7、“.....分析了流程制造业数据挖掘中的关键问题。关键词数据挖掘流程制造业海量数据近年来，数据，使得流程制造业综合自动化系统性能达到最优。这就需要种高效可靠的分析工具，把隐藏在海量数据中的有用的深层次的知识和信息挖掘出来，提取这些数据的整体特征关联及对其发展趋势的预测等，以帮助决策者提出问题发现问题分析问题和解决问题。基于流程制造业的生产特点和数据性质以及所面临的问题，数据挖掘集数据资料并不容易，尤其是在我国当前的情况下，各层次的资料往往不够完整，真实性也有存在很大的问题，再加上涉及到数据的保密性问题，所以无形中就增加了数据搜集的难度，从而数据的数量和质量也就难以保证。目前，在复杂流程制造业生产过程中，由于各种先进工艺和工程技术的广泛采用......”。

8、“.....以种直觉的方式来表现数据挖掘的结果，比如用文字图表和报表等多种可视化手段，帮助分析决策人员具体地了解所挖掘的结果。流程制造业数据挖掘的关键问题流程制造业数据挖掘的最根本问题在于数据的数量和质量。方面，数据量越充足，越能保证获取的数据的连续性，从而易发现系统的般性规律产生的海量数据经过预处理后，数据质量有了很大的提高，在此基础上构造数据仓库和，数据仓库中的数据集非常大，对海量数据进行复杂的数据分析和挖掘将需要相当长的时间，通过数据归约技术可以将数据集中不相关弱相关或冗余的属性或删除，并能保持原数据的完整性，对归约后的数据集进行挖掘将更有效，很重要......”。

9、“.....每种方法都有所侧重，应全面了解每种方法的基本原理与优劣之处，选择与要解决问题类型相匹配的数据挖掘方法。比如，神经网络规则归纳方法决策树学习遗传算法等适用于分类问题硬均值聚类模糊均值聚类神经网络等适用于过数据归约技术可以将数据集中不相关弱相关或冗余的属性或删除，并能保持原数据的完整性，对归约后的数据集进行挖掘将更有效，并产生相同的分析结果。方法选择专家系统及知识库根据不同的挖掘要求选择最有效的挖掘算法或几种算法的序列组合，并且不断地更新知识库，用选择的方法去执行挖掘任务。目前系统常用相关的信息资料，包括公开发布和未公开发布的数据资料，然后从众多的资料中把有用的部分挑选出来。挑选数据资料时应按照相关性可靠性最新性等原则进行。然后挑选出符合定标准的资料......”。