【摘 要】
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随着互联网技术的不断发展与广泛应用,工业数据呈现爆炸式增长的趋势。对生产要求有严格把控的企业来说,传统工业生产模式已无法有效处理当前产生的大规模数据。为了解决这个问题,智能制造分析系统应运而生。智能制造分析系统是基于大数据技术而产生的,通过大数据技术结合相关的分析算法对工业数据进行信息发现,能有效优化生产过程、提升生产效率、节省生产成本、提供科学的生产方案。本论文以某工厂铀产品的生产数据为研究对象
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随着互联网技术的不断发展与广泛应用,工业数据呈现爆炸式增长的趋势。对生产要求有严格把控的企业来说,传统工业生产模式已无法有效处理当前产生的大规模数据。为了解决这个问题,智能制造分析系统应运而生。智能制造分析系统是基于大数据技术而产生的,通过大数据技术结合相关的分析算法对工业数据进行信息发现,能有效优化生产过程、提升生产效率、节省生产成本、提供科学的生产方案。本论文以某工厂铀产品的生产数据为研究对象,探索和研究一种基于大数据的智能制造生产与质量分析系统。所开展的主要工作及研究成果如下:（1）挖掘关联规则。将K-means算法与改进的Apriori算法融合使用,挖掘工业铀测量数据各变量对产品质量的影响。根据数据分布特点,首先将数据进行分类,避免数据的离散化影响关联规则的发现,为之后关联规则的发现提供有效的分类数据。然后在Apriori算法中引入提升率的概念,增加关联规则的发现阈值。将挖掘的关联规则进行分析,结果发现大大减少了冗余规则,算法性能良好。（2）排产调度。进一步以排产完成时间最短为目标对遗传算法进行改进,通过引入矩阵编码的概念,搭建排产调度数学模型,增加染色体的可读性,在交叉操作中选择行列交叉的方式,选择操作中将个体两两对比,既增加了样本的多样性,提升了算法的计算效率,同时还能避免优秀的个体遗失,最后设计了算法的终止原则,避免算法计算冗余。（3）系统实现与结果测试。论文最后搭建了大数据集群,在集群上进行数据存储及运算,设计实现了工业铀智能制造生产与质量分析系统并进行了功能验证。同时,为了让研究结果更有意义,采用SSM（Spring+Spring MVC+My Batis）框架搭建了系统测试平台,将结果进行测试展示。
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