| 工业过程中基于FP-growth的启发式过程建模 |
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| 引用本文： | 甘婷婷,程良伦,李婧瑶. 工业过程中基于FP-growth的启发式过程建模[J]. 工业控制计算机, 2019, 32(6): 12-14 |
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| 作者姓名： | 甘婷婷 程良伦 李婧瑶 |
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| 作者单位： | 广东工业大学计算机学院,广东 广州,510006;广东工业大学自动化学院,广东 广州,510006 |
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| 基金项目： | 离散制造过程人工智能驱动的优化与控制;国家自然科学基金;国家自然科学基金;广东省信息物理融合系统重点实验室;科技计划 |
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| 摘 要： | 为了解决工业生产过程中记录的生产日志不完备及一些非频繁行为易被忽略,造成企业生产效率低下的问题,提出一种基于FP-growth的启发式过程挖掘算法。该算法改变传统关联规则算法计算单一项集支持度的方法,在计算任务间支持度的基础上找出部分任务间的关联规则,然后应用启发式挖掘算法挖掘出船舶管件的生产过程模型,并进行分析。
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| 关 键 词： | FP-GROWTH算法 关联规则 过程模型 管件加工 非频繁行为 不完备事件日志 |
Heuristic Process Modeling Based on FP-growth in Industrial Process |
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| Abstract: | A heuristic process mining algorithm based on FP-growth is proposed in this paper.The algorithm changes the traditional association rule algorithm to calculate the support degree of the single item set.Based on the support between the tasks,the association rules between some tasks are found.Then the heuristic mining algorithm is used to mine the production process model of the ship fittings. |
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| Keywords: | FP-growth algorithm association rules process model pipe fitting processing infrequent behavior incomplete event log |
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