本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘在質(zhì)量管理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 隨著科學(xué)管理方法的應(yīng)用和推廣,數(shù)據(jù)分析技術(shù)在企業(yè)質(zhì)量管理中的作用得到了前所未有的發(fā)揮。ISO9000標(biāo)準(zhǔn)更是將它提到了基礎(chǔ)地位加以強(qiáng)調(diào)。數(shù)據(jù)挖掘則是一種新興的的數(shù)據(jù)分析技術(shù),在許多行業(yè)中扮演著越來(lái)越重要的角色。中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng),企業(yè)數(shù)量和產(chǎn)品種類(lèi)增長(zhǎng)迅速。作為企業(yè)生產(chǎn)的監(jiān)督者,質(zhì)量監(jiān)管部門(mén)迫切需要一種更為強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具來(lái)幫助實(shí)現(xiàn)全面質(zhì)量管理,提高工作效率。 針對(duì)質(zhì)量管理活動(dòng)的需求和現(xiàn)狀,本論文以高密市質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督局為例,將產(chǎn)品質(zhì)量管理和先進(jìn)的信息處理方法——數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有機(jī)結(jié)合起來(lái),充分利用質(zhì)量管理系統(tǒng)中大量的信息和數(shù)據(jù),提取出其中有利于提高生產(chǎn)質(zhì)量、降低產(chǎn)品不合格率的潛在信息,幫助企業(yè)有效地進(jìn)行決策。論文基于SQL SERVER 2005探討數(shù)據(jù)挖掘在質(zhì)量管理系統(tǒng)中的應(yīng)用。本文提出并設(shè)計(jì)了3種數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用模式以及一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),目的在于衡量產(chǎn)品的質(zhì)量水平。模式一用來(lái)挖掘不同屬性間的關(guān)聯(lián)度；模式二用來(lái)預(yù)測(cè)產(chǎn)品在特定時(shí)段的質(zhì)量水平；模式三根據(jù)企業(yè)屬性對(duì)企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量水平進(jìn)行分類(lèi)。另外,論文還就數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中應(yīng)用粗糙集進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)以簡(jiǎn)化算法復(fù)雜度做了一定的探討。論文的研究方案已經(jīng)應(yīng)用在高密市質(zhì)量管理系統(tǒng)中,產(chǎn)生了較好的應(yīng)用效果。 論文最后總結(jié)了所進(jìn)行的主要工作,并對(duì)將來(lái)進(jìn)一步的工作提出了展望。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 質(zhì)量管理 粗糙集 關(guān)聯(lián)度 分類(lèi) 預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 課題研究的背景和意義8-9
• 1.2 課題的研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.2 質(zhì)量管理的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 數(shù)據(jù)挖掘概念和實(shí)現(xiàn)平臺(tái)14-31
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘概念14-19
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生14
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘中的基本概念14-17
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的基本策略17-18
• 2.1.4 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程18-19
• 2.2 粗糙集理論19-22
• 2.2.1 粗糙集的基本概念19-21
• 2.2.2 約簡(jiǎn)與核21-22
• 2.3 SQL Server2005數(shù)據(jù)挖掘和DMX22-30
• 2.3.1 SOL Server中的數(shù)據(jù)挖掘工具22-23
• 2.3.2 SSAS的算法23-29
• 2.3.3 數(shù)據(jù)挖掘擴(kuò)展插件(DMX)29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第三章 數(shù)據(jù)挖掘在質(zhì)量管理系統(tǒng)中的應(yīng)用框架31-37
• 3.1 需求分析與問(wèn)題定義31-32
• 3.2 質(zhì)量管理數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的基本框架32
• 3.3 數(shù)據(jù)收集與準(zhǔn)備32-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 數(shù)據(jù)挖掘在質(zhì)量管理系統(tǒng)中的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)37-52
• 4.1 挖掘不同屬性間的關(guān)聯(lián)度37-41
• 4.1.1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)38-39
• 4.1.2 確定算法參數(shù)39-40
• 4.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析40-41
• 4.2 預(yù)測(cè)產(chǎn)品在特定時(shí)間段的質(zhì)量水平41-46
• 4.2.1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)42-43
• 4.2.2 確定算法參數(shù)43-44
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析44-46
• 4.3 根據(jù)企業(yè)屬性對(duì)企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量水平分類(lèi)46-51
• 4.3.1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)46-48
• 4.3.2 確定算法參數(shù)48
• 4.3.3 創(chuàng)建模型48-49
• 4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析49-50
• 4.3.5 模型準(zhǔn)確性分析與預(yù)測(cè)50-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 第五章 結(jié)論與展望52-54
• 5.1 工作總結(jié)52
• 5.2 展望52-54
• 致謝54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文及科研項(xiàng)目59
• 參與項(xiàng)目59
• 發(fā)表論文59

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 宋建聰;數(shù)據(jù)挖掘在裝備制造業(yè)質(zhì)量管理中的應(yīng)用研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘在質(zhì)量管理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：419564