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建模、优化、故障诊断是流程工业ＣＩＭＳ技术中的关键技术。传统的建模、优化、故障诊断方法依赖于数学模型仿真或专家经验规则，对于强非线性和非高斯分布噪声的对象存在着知识获取瓶颈。而数据挖掘技术综合运用机器学习、计算智能（人工神经网、遗传算法）、模式识别、数理统计等技术，从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识。本文进一步研究了建模、优化、故障诊断的数据挖掘系统，以及规则挖掘、参变量优化、故障诊断建模的