本文關鍵詞：基于數(shù)據挖掘的一種聚類分析方法在PDM系統(tǒng)中的應用研究

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【摘要】：從企業(yè)產品數(shù)據管理需求的現(xiàn)狀出發(fā),針對數(shù)據挖掘中經典的k-means算法中存在的不足并考慮到PDM系統(tǒng)中存在的數(shù)據量相當大、數(shù)據類型復雜等現(xiàn)實問題,參考采用多次取樣一次聚類尋找最優(yōu)解的改進算法,并通過模擬系統(tǒng)實驗驗證該算法的穩(wěn)定性及效果有顯著的改善。
【作者單位】： 無錫城市職業(yè)技術學院;
【關鍵詞】： 產品數(shù)據管理 數(shù)據挖掘 聚類分析 k-means算法
【基金】：無錫市教育科學“十二五”規(guī)劃立項課題《非標企業(yè)PDM管理系統(tǒng)的實踐與研究》(編號:J/D/2014/025)資助
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 1引言近年來,制造業(yè)信息化在很多企業(yè)得以應用,取得了明顯效果。PDM的中文名稱為產品數(shù)據管理(Product Data Management)是一門用來管理所有與產品相關信息(包括零件信息、配置、文檔、CAD文件、結構、權限信息等)和所有與產品相關過程(包括過程定義和管理)的技術[1]。它可以

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本文編號：642404