摘要
本发明涉及一种基于大数据的多层次质量文件管理方法,通过建立随机森林模型量化质量文件信息与质量控制结果之间的关系,识别对质量控制结果具有重要影响的关键质量文件信息,为提高质量控制效果的质量文件信息改进提供了参考依据;采用聚类分析方法对质量文件使用频率进行聚类,根据聚类结果对质量文件的重要性进行排序,实现对质量文件的重要性进行分类存储,提高了文件管理效能。本发明通过对质量文件的关键质量文件信息识别和重要等级划分的双重重要性评估,解决了现有技术无法对质量文件的重要性进行评估导致管理效率低下的问题。
技术关键词
文件管理方法
多层次
随机森林模型
大数据
聚类分析方法
初始聚类中心
存储结构
变量
预测误差
摘要
频率
数值
管理效能
标签
不合格品
客户
合规性
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数据挖掘方法
分布式计算框架
多源异构数据
大数据
协方差矩阵
故障诊断方法
故障诊断模型
时域特征
频域特征
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运营管理方法
马尔科夫模型
矩阵
节点
评估复合材料结构
随机森林模型
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自助抽样法
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多层次特征
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网络
融合语义信息