知识发现方法研究及其在感觉评估中的应用(可复制论文).pdf

知识发现方法研究及其在感觉评估中的应用摘要信息的技术。感觉评估,即测量、分析和解释人感觉泳酢⑽毒酢⑿峋酢⒋ゾ酢知识发现,,是一种以计算机为工具,将人工智能、统计、计算机及数据库等技术相结合,旨在从数据中提取总结出新听觉圆诽卣鞯姆从蚱兰鄣目蒲Ъ际酢8芯跗拦谰哂兄鞴坌浴⒘榛钚缘奶点,以前通常依靠专家经验进行。随着信息量的膨胀、工业需求的增加和评估精度的提高,传统方法已经难以大规模推广。因此,借助神经网络、统计分析、数据挖掘等技术手段实现智能感觉评估中的知识发现,将具有重要的现实意义。神经网络具有非线性、自学习和推广能力强的特点,但经训练获得的知识不容易显式表达,难以被人们理解。为此,首先引入了神经网络函数逼近器的知识发现算法,将隐层单元的非线性激励函数进行三段线性化逼近,实现了输入与输出之间关系的规则提取。通过对输入神经元进行削减实现了输入空间的压缩。将该算法应用于卷烟感觉评估,提取了烟叶理化指标与感官质量指标之间的规则。但此方法仍有一些不足,为了使提取的规则和知识更加形象化、精确化,接下来引入了算法。在分析了该算法的原理、流程之后,将其应用在卷烟的感觉评估领域,实现了烟草数据知识发现。但在实际应用中,只采用一种方法往往难以达到理想的效果。最后,将统计分析、神经网络与模型树方法进行比较与融合,建立了烟草行业感觉评估的知识发现整体方案。该方案不仅通过了实验验证和实践证实,而且已经在企业中被采用,辅助专家进行感觉评估工作。关键词:知识发现,神经网络,统计分析,,感觉评估
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新签字:丁锄学位论文作者签名:到、鄙殳学位论文作者签名:孙面是签字日期:如』年侣嗳签字日期:沙陖月胡日签字日期:彳年绿学位论文版权使用授权书独创声明人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含未获得麴趁直基丝益要挂型直盟的够ブ或其他教育机构的学位或证书使用过的学位论文作者毕业后去向本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他ⅲ材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫用本授权书/电话:邮编
第一章概论选题背景及其研究意义.√,如商场的顾客交易数据库的爆炸性增长,要从这些海量的、以不同形式存储的数据资料中发现有价值的过程控制以及许多其它应用。数据发掘已经成为数据库及机器学习领域的重要研究随着信息在经济运作中地位的日益显著,目前的数据库技术己经成功地应用于传统的事务数据处理,如企业管理、行政管理、科学、工程数据管理以及许多日益增长的其它应用。由于强有力的数据库系统的出现,数据库技术正在保持快速增长。据、证券市场的客户交易数据、系木蘖啃畔⑹莸鹊取U怯捎谑莺褪信息或知识,达到为决策服务的目的,成为非常艰巨的任务。知识发现⋯方法的提出,让人们最终有能力认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识。被发掘出来的信息,能够用于信息管理、查询处理、决策支持、课题,也给许多企业提供了重要的商机。作为智能技术和机器学习领域的研究工作者,密切关注和深入研究这一新兴的理论和技术是十分必要的。同时,企业在感觉评估方面的应用需求拉动也是本文选题的重要原因。面对在企业应用项目中亟待解决的现实而具体的技术难题,如何从大量数据中挖掘烟叶感觉内在规律,找到~套适合卷烟感觉评估的方法路线,从而更有效的指导数据检测过程是势在必行的。知识获取一向被认为是智能系统实现的瓶颈问题,知识发现则部分地解决了知识获取问题。目前国际上对知识发现系统难芯恐饕J且灾J斗⑾值娜挝衩述、知识评价与知识表示为主线,有效的知识发现算法为中心,在数据库中,利用统计学、证据理论、归纳学习、近似推理、人工神经网络、遗传算法、决策树算法、知识发现方法研究及其在感觉讦估中的应用
知识发现研究现状及面临的主要问题掘诸如关联规则、分类规则、数据聚类、序贯模式、相似模式、混沌模式等知识【俊内部蕴含的知识显式表达出来,对于知识发现理论与应用都是一种推动作用。产品感觉质量品评作为一门复杂的边缘性综合技术,传统的感觉评估方式因其在大型企业集团低成本高速扩张的形势下,收购兼并企业数目不断增大,产品品种大幅上升,如何保持同一牌号的产品在不同地区、不同生产基地制造