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淺析如何運用數(shù)據(jù)挖掘論文技術(shù)對制造業(yè)設(shè)備進(jìn)行前期管理的論文
本篇數(shù)據(jù)挖掘論文展開制造業(yè)設(shè)備前期管理中網(wǎng)絡(luò)信息挖掘研究，以期推動企業(yè)設(shè)備前提管理水平的提高。
1 前期管理是設(shè)備管理的基礎(chǔ)
在企業(yè)管理中，設(shè)備管理是重要的組成部分。由于設(shè)備管理是對設(shè)備整個生命周期的管理與控制，僅僅管理設(shè)備使用的局部過程已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代管理的需要。同時，對于全部設(shè)備生命周期成本，設(shè)備投資階段發(fā)揮著決定著作用，所以，應(yīng)當(dāng)通過設(shè)備的前期管理降低其生命周期成本。另外，設(shè)備管理的基礎(chǔ)就是設(shè)備前期管理，該階段的投資決策關(guān)系到設(shè)備的技術(shù)水平，也會影響到設(shè)備的類型，進(jìn)而對企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率發(fā)揮不小的作用。
對于整個國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展，制造業(yè)不僅是物質(zhì)基礎(chǔ)，也體現(xiàn)著國家的綜合實力。目前，在我國GDP中，制造業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值的比重在40%左右，我國制造業(yè)的總體規(guī)模也位列世界前茅。不過，長期以來，我國制造業(yè)在設(shè)備前期管理上存在諸多問題，尤其是設(shè)備選型問題。廣泛的工業(yè)實踐表明，設(shè)備前期管理對制造業(yè)的投資效益產(chǎn)生直接影響，也關(guān)系著制造業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展。所以，我國制造業(yè)不僅要加強(qiáng)設(shè)備技術(shù)狀態(tài)監(jiān)測與保養(yǎng)等中后期管理工作，也要對設(shè)備前期管理這一階段給予充分的重視。
2 Internet對制造業(yè)設(shè)備前期管理的影響
2015年2月3日，中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）在京發(fā)布第35次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》（以下簡稱《報告》）�！秷蟾妗凤@示，截至2014年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.49億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為47.9%。同時在我國網(wǎng)名中，從事制造業(yè)的人最多，占比在13%左右。WWW站點總數(shù)超過700萬個，獲取信息也成為網(wǎng)名上網(wǎng)的主要目的。總的來說，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為我國發(fā)展速度最快的產(chǎn)業(yè)。對于設(shè)備制造商和供應(yīng)商，如果不能發(fā)展電子商務(wù)，積極利用互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，那么在網(wǎng)絡(luò)時代的發(fā)展必將受到限制。
同時，Interner的發(fā)展也打破了制造業(yè)設(shè)備選擇中存在信息不對稱問題。通過Internet搜索，設(shè)備用戶能夠了解全球各地的相關(guān)設(shè)備生產(chǎn)商和供應(yīng)商的信息，包括設(shè)備價格、品種、規(guī)格、性能等信息，從而比較選擇自己的所需設(shè)備，并獲取性比較相對最優(yōu)的設(shè)備。Internet的發(fā)展一方面改變了設(shè)備用戶在選擇設(shè)備中的不利地位，另一方面也為設(shè)備用戶節(jié)約了調(diào)研費用，進(jìn)而有助于設(shè)備前期管理費用的降低。
3 WWW上的設(shè)備信息挖掘研究
3.1 網(wǎng)絡(luò)信息挖掘
對于網(wǎng)絡(luò)信息挖掘，一般要借助于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，也即從網(wǎng)絡(luò)文檔、服務(wù)中自動發(fā)現(xiàn)和提取信息的過程。網(wǎng)絡(luò)信息挖掘可以分為四個部分：首先就是發(fā)現(xiàn)資源，也就是對網(wǎng)絡(luò)文檔進(jìn)行檢索；第二就是選擇信息和預(yù)處理，自動挑選搜索到的網(wǎng)絡(luò)信息，并對專門信息預(yù)先處理；第三就是從多個斷點中尋找普遍模式；最后就是確認(rèn)和解釋挖掘出的模式。
3.2 數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)和方法
目前，普遍應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法包括以下幾種：
3.2.1 決策樹方法
該方法主要用在分類上。通過信息增益來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫內(nèi)存在最大信息量的字段，并構(gòu)建決策樹的一個節(jié)點，再依據(jù)不同的字段取值來設(shè)立樹的分支，以此重復(fù)。
3.2.2 遺傳算法
類比生物進(jìn)化流程是該方法的基本原理，每一代存在較多的種群個體，用適應(yīng)性函數(shù)f（x）表示染色體的適應(yīng)性，根據(jù)其對環(huán)境的適應(yīng)力來保留或淘汰染色體。適應(yīng)性函數(shù)在一般為目標(biāo)函數(shù)的變種。
3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法
該方法的原理就是對人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的模擬。通過MP模型和HEBB規(guī)則來構(gòu)建三大類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式。通過挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的工具來對非線性數(shù)據(jù)快速建模，其挖掘過程首先就是數(shù)據(jù)聚類，其次是分類計算，并在網(wǎng)絡(luò)連接的取值中體現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識。
3.3 網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)的構(gòu)成
對于網(wǎng)絡(luò)信息挖掘，可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在處理網(wǎng)絡(luò)信息上的運用。網(wǎng)絡(luò)信息挖掘系統(tǒng)通常包括特征匹配、提取以及信息收集等三個部分。
3.3.1 特征匹配與目標(biāo)表示
目標(biāo)表示就是利用特征項來表示目標(biāo)信息。在信息挖掘中，布爾邏輯型、概率型、向量型等是常用的目標(biāo)表示模型。近年來，向量空間模型（VSM）的應(yīng)用效果相對較好。借助于該方法，可以用向量匹配問題來解決文檔信息的匹配問題，從而處理特征匹配工作。
3.3.2 特征提取
特征提取主要指目標(biāo)表示詞條T的選取及其取值，也是對目標(biāo)共性與規(guī)則進(jìn)行挖掘提取的過程。該工作選用策略的質(zhì)量將對挖掘工具的效果產(chǎn)生重要影響。在對處理對象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息挖掘時，通常會遇到HIML文檔，該文檔具有不少標(biāo)記信息，這些標(biāo)記信息具有較高的概況性，所以借助于這些標(biāo)記信息可以促進(jìn)特征提取精度的提高。
3.3.3 采集源信息
WWW在存儲信息以及提供服務(wù)上主要利用到了超文本。在對WWW實行源信息采集的過程中，一般利用Robot程序來實現(xiàn)。該程序順著Web頁面內(nèi)的鏈接實行自動漫游，并通過HTTP協(xié)議來下載到漫游的頁面。WWW 作為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的信息空間，可以將其視作有向圖。也即把頁面作為節(jié)點，并以超鏈接作為其有向邊，從而通過有向圖遍歷算法來實行遍歷。網(wǎng)絡(luò)中存在巨大的信息量，為了確保挖掘的效率，在采集源文檔時需要過濾信息源，同時運行Robot并采集文章。
4 結(jié)語
綜上所述，在設(shè)備信息挖掘中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是一次探索，可以促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中獲取資料問題的解決，為設(shè)備用戶提供充足的設(shè)備資訊，改變設(shè)備供應(yīng)中的信息不對稱狀況。在此基礎(chǔ)上，制造業(yè)可以提升其設(shè)備投資水平，并推動設(shè)備生命周期成本的降低。
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