[发明专利]一种制造业产品质量数据关联分析方法

摘要

本发明涉及工业大数据技术应用领域，具体涉及一种制造业产品质量数据关联分析方法。所述方法包括：1特征抽取：利用已有的制造业产品多源异构质量数据集，基于行业背景知识以及分析经验从原始的数据属性集中抽取构造出符合分析要求的特征集合，提升模型表达准确度、合理性；2连续型属性离散化：在执行关联分析前，基于K‑means聚类算法确定连续型数值属性的取值划分边界，以此对产品质量数据集中的连续型属性进行离散化处理，形成符合关联分析算法要求的数据集；3质量数据关联分析：通过覆盖产品生产全过程各个环节的质量特征指标构建数据分析模型并执行关联分析算法得到与特征指标相关的规则，依此追溯制造业产品质量异常的原因。

主权项

1.一种制造业产品质量数据关联分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，特征抽取：利用已有的制造业产品多源异构质量数据集，从原始的数据属性集中抽取构造出符合分析要求的特征集合，提升模型表达准确度、合理性；步骤2，连续型属性离散化：在执行关联分析前，基于K‑means聚类算法确定连续型数值属性的取值划分边界，以此对制造业产品质量数据集中的连续型属性进行离散化处理，形成符合关联分析算法要求的数据集；步骤3，质量数据关联分析：通过覆盖制造业产品生产全过程各个环节的质量特征指标构建数据分析模型并执行关联分析算法得到与特征指标相关的规则，依此追溯产品质量异常的原因。