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随着时代的发展,各方面数据量快速增长,数据挖掘技术应运而生并广泛应用于各个领域。 本文旨在对化学工程实验过程中获得的实验数据进行数据挖掘,发现实验数据中隐藏的关联规则。本文讨论的实验数据是醋酸丁酯在活性炭纤维中的解吸温度、解吸次数、吸附率和解吸率。通过多维关联规则对实验数据进行处理,发现随着解吸温度的升高,活性炭纤维对醋酸丁酯的吸附率升高,解吸率也升高;随着解吸次数的增加,活性炭纤维对醋酸丁酯的吸附率降低,解吸率也降低。