【摘 要】
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工业企业在生产制造过程中积累了大量的生产数据.海量的工业数据蕴含了价值巨大的信息,通过分析、挖掘这些工业数据能够提升企业数字化管理与质量数据分析能力.本文以轮胎行
【机 构】
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复旦大学软件学院,复旦大学上海市数据科学重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671157);上海科技创新行动计划(18511107800)~~
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工业企业在生产制造过程中积累了大量的生产数据.海量的工业数据蕴含了价值巨大的信息,通过分析、挖掘这些工业数据能够提升企业数字化管理与质量数据分析能力.本文以轮胎行业制造大数据的应用为背景,分析了轮胎行业制造大数据的质量分析需求与数据特征,将轮胎生产各个环节的多源异构数据有效整合,经过数据预处理流程,构建了结构化的生产制造与质量检测关联分析数据集.针对传统ADTree算法性能较低的问题,本文使用优化后的自底向上的归纳方法进行了改进,充分利用已知数据,减少了建树时分裂测试评估的计算量.实验证明,改进后的ADT
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