摘要
本发明公开了一种离散制造车间的多维数据预测方法及系统,包括以下步骤,获得原始数据集;采用DBSCAN算法对原始数据集进行聚类,获得多个数据簇,并给数据簇建立相应的标签;搜寻各个标签之间的关联关系,构成数据知识;删除所有数据知识中的冗余数据,形成知识网络;获得数据知识包含的标签对应的步骤S1中清洗后的原始数据;初始化BP网络结构的权重,得到初始模型;获得最终的预测模型;获取待处理的离散制造的原始数据,将其输入预测模型,预测模型输出预测结果。本发明通过定性认知和定量和定性两阶段认知方法,分而治之的方式解决了离散制造车间数据体量大和高纬度的问题,降低了计算成本,且能够高效地挖掘预测所需的有价值的信息。
技术关键词
成绩
网络结构
DBSCAN算法
数据预测方法
代表
学生
矩阵
BP网络模型
教师
子模块
编码
教学
误差
标签
Apriori算法
样本
数据处理模块
数据预测系统
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