基于等价支持子集重要度的质量改进算法

作     者：王萌 孙树栋 杨宏安 袁宗寅 WANG Meng;SUN Shudong;YANG Hongan;YUAN Zongyin

作者机构：西北工业大学系统集成与工程管理研究所西安710072 西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室西安710072 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51075337) 

出 版 物：《机械工程学报》 (Journal of Mechanical Engineering)

年 卷 期：2014年第50卷第4期

页      码：185-191页

摘      要：提出一种基于等价支持子集的重要度计算方法(Support subset significant based on equivalence relation,S3ER)用于计算质量特性的重要度。S3ER算法首先定义条件属性值对决策属性值的支持度,并定义条件属性值的区分能力,通过计算条件属性值区分能力的均值,得到条件属性对决策属性的重要度。S3ER算法还能够预测未知样本类别,并获得决策属性的支持子集,通过对支持子集的分析抽取决策规则。试验对比KNN算法和带有权重的KNN算法的分类精度,验证S3ER算法所得属性重要度的有效性;对比S3ER算法、带有权重的KNN算法和C4.5算法在UCI数据库上5个分类数据集的分类精度,验证S3ER算法分类的有效性。将S3ER算法应用于某航空制造企业加工数据,得出该企业的重要质量特性的属性重要度、预测样本的质量结论,并抽取质量决策规则,以改进产品质量。

主 题 词：质量改进 属性重要度 支持子集 等价关系 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3901/jme.2014.04.185

馆 藏 号：203196782...