పార్ట్ మాన్యుఫ్యాక్చరింగ్ ప్రక్రియ యొక్క మైనింగ్ నిర్ణయ నియమాలపై పరిశోధన

డేటా మైనింగ్ రంగంలో, సాధారణంగా ఉపయోగించే వర్గీకరణ పద్ధతులలో సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్‌లు, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు, బయేసియన్ వర్గీకరణ మొదలైనవి ఉన్నాయి. పై అల్గారిథమ్‌లు ప్రధానంగా సక్రమంగా లేని డేటా పంపిణీకి ఉద్దేశించబడ్డాయి, పెద్ద డేటా మద్దతుపై ఆధారపడతాయి మరియు వాటి ద్వారా సంభావ్య అనుబంధ సంబంధాలను త్రవ్వుతాయి. ఇలాంటి చర్యలు. ఇది తప్పు నిర్ధారణ వంటి రంగాలలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. అయినప్పటికీ, యంత్రాల తయారీ పరిశ్రమలో, భాగాల (పరిమాణం, ఖచ్చితత్వం మొదలైనవి) యొక్క ఫీచర్ పారామితుల రూపకల్పన ప్రమాణీకరించబడింది మరియు వాస్తవ ఇంజనీరింగ్‌లో, డేటాబేస్‌లోని ప్రతి భాగం ఒక ప్రక్రియ మార్గానికి మాత్రమే అనుగుణంగా ఉంటుంది. అందువల్ల, ప్రాసెస్ డేటా యొక్క పునరావృత రేటు సాపేక్షంగా ఎక్కువగా ఉంటుంది మరియు డేటా మొత్తం తక్కువగా ఉంటుంది, ఇది పైన పేర్కొన్న అల్గారిథమ్ ప్రాసెసింగ్‌కు తగినది కాదు. అందువల్ల, ప్రక్రియ నిర్ణయ నియమాల మైనింగ్‌కు మార్గనిర్దేశం చేసేందుకు పరిశోధకులు ఎక్కువగా రఫ్ సెట్ సిద్ధాంతాన్ని ఉపయోగిస్తారు.

మైనింగ్ నిర్ణయ నియమాలకు ముందు, మేము మొదట డేటా విశ్వసనీయతను నిర్ధారించాలి. ఎందుకంటే అసలు ఇంజినీరింగ్‌లో, పని పరిస్థితులు ఎల్లప్పుడూ నిజ సమయంలో మారుతూ ఉంటాయి. నిర్ణయాధికారాన్ని ప్రభావితం చేయకుండా ప్రత్యేక పని పరిస్థితుల ద్వారా ఉత్పన్నమయ్యే కొద్ది మొత్తంలో వైవిధ్య డేటాను నివారించడానికి, డేటాను ముందుగా అంచనా వేయాలి. హ్యాండిల్. అందువల్ల, సాహిత్యం సాధారణంగా సాధారణ ప్రక్రియ డేటాను పొందేందుకు మద్దతు మరియు విశ్వాసాన్ని లెక్కించే పద్ధతిని ఉపయోగిస్తుంది.

పొడిగించిన రఫ్ సెట్ మోడల్ ఆధారంగా, ప్రాసెస్ ప్రాధాన్యత జ్ఞానం సమానత్వం, సారూప్యత మరియు ప్రాధాన్యత యొక్క సమ్మేళనం సంబంధం ద్వారా తవ్వబడుతుంది, ఇది ప్రాసెస్ ప్రాధాన్యత జ్ఞానం డిజైనర్ యొక్క నిర్ణయం తీసుకోవటానికి నేరుగా మార్గనిర్దేశం చేయగలదని ధృవీకరిస్తుంది మరియు కఠినమైన సెట్ సిద్ధాంతం అవసరం లేదు. ప్రాసెస్ రూల్ సాధ్యత మూల్యాంకనం లింక్, ఇది ఇతరుల కంటే మెరుగైనది. మైనింగ్ పద్ధతి సరళమైనది మరియు ప్రత్యక్షమైనది.

రఫ్ సెట్ థియరీ మైనింగ్ ఫలితాలు దిగువ ఉజ్జాయింపు సెట్ మరియు ప్రతికూల జోన్ నుండి పొందిన నిర్ణయాత్మక నియమాలు, అలాగే సరిహద్దు జోన్ యొక్క అనిశ్చిత నియమాలను కలిగి ఉంటాయి. సరిహద్దు జోన్ యొక్క ప్రక్రియ నియమాలను మరింత పూర్తిగా గని చేయడానికి, జాంగ్ Z. మరియు ఇతరులు. ఖచ్చితత్వాన్ని పాస్ చేయడానికి వేరియబుల్ ప్రెసిషన్ రఫ్ సెట్ మోడల్‌ను ఉపయోగించారు మైనింగ్ ప్రక్రియలో మార్పుల తరువాత, ఎగువ ఉజ్జాయింపు సెట్ పరిధి ప్రభావవంతంగా తగ్గించబడుతుంది. నాలెడ్జ్ ఫ్యూజన్ మోడల్‌ను రూపొందించడానికి గుణాత్మక జ్ఞానం అసోసియేషన్ సంబంధానికి మ్యాప్ చేయబడింది, ఇది మరింత నిర్ణయ నియమాలను సమర్థవంతంగా గని చేయగలదు.

రఫ్ సెట్ రీజనింగ్ యొక్క ప్రధాన ప్రక్రియ కనీస లక్షణ తగ్గింపును పొందడం. చెన్ హావో మరియు ఇతరులు. చేరిక విరామం మరియు సానుకూల ప్రాంతం వల్ల కలిగే తగ్గింపు క్రమరాహిత్యాలను విశ్లేషించింది. స్థిరమైన వర్గీకరణ రేటు మరియు స్థిరమైన సానుకూల డొమైన్‌తో వేరియబుల్ ప్రెసిషన్ రఫ్ సెట్ మోడల్ కోసం, కంటెంట్-బేస్డ్ డిఫరెన్స్ మ్యాట్రిక్స్ మరియు అట్రిబ్యూట్ కోర్ కనీస లక్షణ తగ్గింపు పద్ధతిని పొందడం. హ్యూరిస్టిక్ రిడక్షన్ అల్గోరిథం ఉపయోగించి, మొదట కోర్ లక్షణాన్ని పొందండి మరియు లక్షణం డిపెండెన్సీని లెక్కించండి. డిపెండెన్సీ యొక్క ఆరోహణ క్రమం ప్రకారం, లక్షణం మరియు కెర్నల్ లక్షణం క్రమంగా కలుపుతారు మరియు చివరకు కనిష్ట లక్షణం తగ్గింపును పొందండి, పరిగణించండి
పరిసర రఫ్ సెట్ ఆధారంగా నమూనా పంపిణీ యొక్క అసమానత మెరుగుపరచబడింది మరియు K-సమీప పొరుగు రఫ్ సెట్ మోడల్ ప్రతిపాదించబడింది, ఇది పెద్ద సంఖ్యలో లక్షణాలను సమర్థవంతంగా తొలగిస్తుంది. డెసిషన్ రూల్ మైనింగ్ ప్రధానంగా రెండు రకాలుగా విభజించబడింది, ఒకటి ఇండక్టివ్ మైనింగ్ మరియు మరొకటి తగ్గింపు. మైనింగ్ పద్ధతి. ఇండక్టివ్ మైనింగ్ యొక్క ప్రధాన ఆలోచన సంక్లిష్ట డేటా సెట్‌లలో అర్థవంతమైన నిర్ణయాధికార నియమాలను సంగ్రహించడం. లక్ష్యాన్ని పొందినప్పుడు, లక్ష్యం యొక్క లక్షణ పారామితుల ప్రకారం సెట్ చేయబడిన నియమం యొక్క షరతులతో కూడిన లక్షణాలను సరిపోల్చండి, తద్వారా సరిపోలే అవసరాలకు అనుగుణంగా నిర్ణయం తీసుకునే నియమాలను సంగ్రహించండి. డిడక్టివ్ మైనింగ్ యొక్క ప్రధాన ఆలోచన ఏమిటంటే, డెసిషన్ కంటెంట్‌ను అనేక డెసిషన్ సబ్‌సెట్‌ల కలయికగా విభజించడం మరియు నిర్ణయ ఉపసమితుల అప్లికేషన్ యొక్క పరిధిని గని చేయడానికి డేటా సెట్‌ను ఉపయోగించడం. లక్ష్యాన్ని పొందినప్పుడు, లక్ష్యం ప్రకారం
లక్ష్య లక్షణం పరామితి తగిన నిర్ణయం తీసుకునే ఉపసమితిని సంగ్రహిస్తుంది మరియు దానిని అవసరమైన నిర్ణయాత్మక కంటెంట్‌గా పునర్వ్యవస్థీకరిస్తుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, అనుమితి మైనింగ్ యొక్క నిర్ణయ నియమాలు మరింత వైవిధ్యమైనవి మరియు విస్తృతమైన అప్లికేషన్ యొక్క పరిధిని కలిగి ఉంటాయి మరియు ప్రేరక మైనింగ్ కఠినమైన పరిమితులను కలిగి ఉంటుంది, ఇది నియమాల విశ్వసనీయతను నిర్ధారించగలదు.

పైన పేర్కొన్న పత్రాలలో, చాలా ప్రాసెసింగ్ పద్ధతులు ప్రేరక మైనింగ్. నిర్ణయ నియమాల విశ్వసనీయత ప్రభావవంతంగా హామీ ఇవ్వబడినప్పటికీ, బలమైన పరిమితి డేటా యొక్క తక్కువ వినియోగానికి దారి తీస్తుంది మరియు నిర్ణయ నియమావళి యొక్క సంపూర్ణతను పరిమితం చేస్తుంది. అంతేకాకుండా, వేరియబుల్ ప్రెసిషన్ రఫ్ సెట్ సరిహద్దు ప్రాంతాన్ని సమర్థవంతంగా తగ్గించగలిగినప్పటికీ, ఖచ్చితత్వ విలువ ప్రధానంగా మాన్యువల్ అనుభవం ద్వారా సెట్ చేయబడుతుంది మరియు చాలా ఎక్కువ మానవ కారకాలు నిర్ణయ నియమం యొక్క విశ్వసనీయతను తగ్గిస్తాయి. అందువల్ల, సరిహద్దు ప్రాంతాన్ని ఎలా తగ్గించాలి మరియు నిర్ణయం తీసుకునే నియమాల విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడం ఆధారంగా నియమాల వశ్యతను మెరుగుపరచడం అనేది మైనింగ్ ప్రక్రియ నిర్ణయాత్మక నియమాల యొక్క ప్రధాన పరిశోధన దిశ.

ఈ కథనానికి లింక్ ： పార్ట్ మాన్యుఫ్యాక్చరింగ్ ప్రక్రియ యొక్క మైనింగ్ నిర్ణయ నియమాలపై పరిశోధన

పునrముద్రణ ప్రకటన: ప్రత్యేక సూచనలు లేకపోతే, ఈ సైట్‌లోని అన్ని కథనాలు అసలైనవి. దయచేసి మళ్లీ ముద్రించడానికి మూలాన్ని సూచించండి: https: //www.cncmachiningptj.com/，thanks！

PTJ CNC దుకాణం అద్భుతమైన యాంత్రిక లక్షణాలు, లోహం మరియు ప్లాస్టిక్ నుండి ఖచ్చితత్వం మరియు పునరావృతమయ్యే భాగాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. 5 అక్షం సిఎన్‌సి మిల్లింగ్ అందుబాటులో ఉంది.అధిక-ఉష్ణోగ్రత మిశ్రమం మ్యాచింగ్ పరిధి inclouding inconel మ్యాచింగ్,మోనెల్ మ్యాచింగ్,గీక్ అస్కాలజీ మ్యాచింగ్,కార్ప్ 49 మ్యాచింగ్,హాస్టెల్లాయ్ మ్యాచింగ్,నైట్రోనిక్ -60 మ్యాచింగ్,హిము 80 మ్యాచింగ్,టూల్ స్టీల్ మ్యాచింగ్, మొదలైనవి.,. ఏరోస్పేస్ అనువర్తనాలకు అనువైనది.CNC మ్యాచింగ్ అద్భుతమైన యాంత్రిక లక్షణాలు, లోహం మరియు ప్లాస్టిక్ నుండి ఖచ్చితత్వం మరియు పునరావృతమయ్యే భాగాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. 3-యాక్సిస్ & 5-యాక్సిస్ సిఎన్‌సి మిల్లింగ్ అందుబాటులో ఉంది. మీ లక్ష్యాన్ని చేరుకోవడంలో మీకు సహాయపడటానికి అత్యంత ఖర్చుతో కూడిన సేవలను అందించడానికి మేము మీతో వ్యూహరచన చేస్తాము, మమ్మల్ని సంప్రదించడానికి స్వాగతం ( sales@pintejin.com ) నేరుగా మీ క్రొత్త ప్రాజెక్ట్ కోసం.