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1、中国科学技术信息研究所硕士学位论文数据挖掘技术及其在工程装备维修管理中的应用姓名：王连来申请学位级别：硕士专业：情报学指导教师：宋振峰20040801数据挖掘技术及其在工程装备维修管理中的应用摘要随着计算机技术和信息技术的发展信息的总量呈现指数增长为了从数据中提取有用信息或知识为决策服务传统的分析方法已远远不能满足现实的需求 结合了统计学数据库 机器学习等技术的数据挖掘是目前一个新的重要的研究领域 本文介绍了数据挖掘的概念目的 过程和常用方法描述了数据挖掘技术的发展动态结合我军信息化建设和工程装备管理中的实际问题 探讨了数据挖掘技术在工程装备维修管理中的应用 研究了特定数据的分析和挖掘方法 提
2、出了系统建设的基本步骤和方法关键词 数据挖掘知识发现数据仓库分类关联聚类决策树信息增益 装备保障 维修性1Data Mining Technology and Its Application in the Field ofMaintenance Management of Engineering MaterielAbstractWith the rapid development of computer and information technology, the amountof information has been increasing exponentially. In order
3、 to extract usefulinformation or knowledge for decision, given that traditional information analyticalmethods are far from being satisfied, Data Mining technology, which draws workfrom statistics, database, machine learning, etc, has now become an importantbooming field. The paper introduces the con
4、cept, goal, process and commonmethods of Data Mining, describes the development trends of this technology andthen probes to the application of Data Mining technology in the field ofmaintenance management of engineering materiel. It discusses the special dataanalytic and mining methods and gives the
5、basic process and techniques of DataMining system development.Key words: Data Mining, Knowledge Discovery, Data Warehouse, Classification,Association, Clustering, Decision Tree, Information Gain, Materiel Support,Maintenance2引言数据挖掘Data Mining, DM 是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而出现的一门新兴技术它是从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的实际应用
6、数据中 提取隐含在其中的信息和知识的高级处理过程人们事先不知道的但又是潜在有用的统计学是一门具有超过一百年历史并不断推陈出新的学科它的研究范围涵盖了数据收集 统计推论与随机现象的模式化三大领域由于统计学充分运用了自动化的数据收集技术与计算机信息处理技术 其面临的最大课题就是处理大量 复杂的数据库在当今时代从数据中搜寻结构化信息与知识的重要性与日俱增 可以说 对大量数据进行数据挖掘是 21 世纪最热门的行业之一而目前与数据挖掘技术进行整合研究的趋势将在生物信息学信息基因学等各种高科技与新兴科技中大放异彩1数据挖掘技术充分利用了分类关联分析序列分析聚类分析机器学习 知识发现及其他统计方法 从各种庞
7、大的数据源中找出隐藏的未知的但却对管理决策十分有用的信息2例如一些大型企业的历史数据数量庞大而利用数据挖掘工具可以迅速从中筛选出有用的信息 以客观的统计分析方法准确地找出企业所需要的经营信息得到正确的销售模式客户关系及行销策略等 此外数据挖掘技术能够进一步运用各种方法对数据进行再分析以获得更深入的了解并借助已有数据预测未来因此人们常常把数据挖掘视为新世纪的统计科学数据挖掘的前景被人们普遍看好 国际知名调查机构 Gartner Group 在高级技术调查报告中将数据挖掘和人工智能列为未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关键技术之首还将并行处理体系和数据挖掘列为未来五年内投资焦点十大新兴技术的
8、前两位Gartner 的调查报告预计 到 2010 年数据挖掘在相关市场的应用将从目前少于 5%增加到超过 80% 美国银行家协会预测数据仓库和数据挖掘技术在美国商业银行的应用增长率是 14.9 3随着以计算机技术 通信技术和网络技术为代表的现代信息技术的飞速发展我军信息化建设已经提到了国防现代化建设的战略高度而以装备保障信息化平台和管理信息系统为基础 提高装备管理水平 满足装备保障指挥需要增强部队整体装备保障能力是我军装备信息化建设的必由之路 我军工程装备维修任务繁重而且装备维修的目的时机作业体制以及维修方式方法和技术都相当复杂维修管理工作涉及的信息量大 要为装备机关提供辅助决策功能难度高利
9、用新兴的数据挖掘技术在工程装备维修管理的数据海洋中提取有用的知识和信息 实现对数据的自动分析 分类 汇总 发现和描述1不仅对整个信息系统的建设有着重要意义 而且对提高我军工程装备保障管理能力和水平将产生深远的影响为了全面了解数据挖掘技术国内外发展动态并将这一前沿技术引入到工程装备维修管理信息化建设和相关信息系统开发中来 本文对数据挖掘技术的基本概念和方法进行了简要论述对国内外数据挖掘模型和算法 各类数据挖掘系统的开发以及会议出版物和网站的发展状况进行了调查了解并对数据挖掘技术在我军工程装备维修管理中的应用进行了初步探索本文主要目的在于 了解数据挖掘技术的基本概念发展动态和趋势了解数据挖掘技术相
10、关的学术研究出版物和网站情况研究数据挖掘技术在我军工程装备维修管理中应用的可行性 方法和手段 并提出相关数据挖掘系统建设的基本思路2数据挖掘技术概述数据挖掘技术的由来数据处理的概念和发展阶段数据处理是指把来自科学研究生产实践和社会经济活动等领域中的原始数据 用一定的设备和手段数据处理的基本内容包括数据收集数据转换按一定的使用要求加工成另一种形式的数据数据的筛选数据的组织数据的运算数据存储数据检索数据输出分组和排序包括算术运算和逻辑运算随着计算机软硬件技术的发展简单应用阶段主要指 20 世纪 50 年代以前数据处理的大致发展过程如下4 基本特征是无数据管理和完全分散的手工方式 主要表现在输入输出
11、设备简单独立 数据大量重复不能共享没有操作系统和应用软件数据与程序不 文件系统阶段主要指 20 世纪 50 年代后期到 60 年代中期 基本特征是有了面向应用的数据管理功能工作方式为分散的和非手工的主要表现在输入输出能力大大加强特别是外存有了很大发展 如软磁盘和大容量硬盘出现了操作系统文件管理系统和多用户的分时系统 主要实现文件管理 也可以进行非数值处理出现了数据结构数据与程序相分离数据可以反复使用和保存 出现了多样化的文件类型的联系主要问题在于数据冗余度大文件不能反映现实世界事物之间数据库系统阶段主要指 20 世纪 60 年代后期到 70 年代 基本特征是多用户 多应用的共享数据主要表现在面向全组织的复杂数据结构数据冗余度小易于扩充统一的数据控制功能 信息系统的研制从围绕加工数据的以程序为中心转移到以数据库为中心3
