[发明专利]一种基于决策树和专家系统的数字化车间工艺决策方法

权利要求书

1.一种基于决策树和专家系统的数字化车间工艺决策方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：针对工艺生产数据进行分箱处理，生成区间化的模糊工艺生产数据；

步骤2：基于决策树算法来针对模糊工艺生产数据进行训练学习，生成模糊规则，并导入模糊规则库中；

步骤3：推理机基于工艺实时监测数据库中的实时参数数据，通过与模糊规则库的交互来进行模糊推理，生成工艺决策；

所述分箱处理过程为：

通过日常工艺运行情况，自定义各个工艺参数的分箱区间，并根据分箱区间的命名生成区间化的模糊工艺生产数据；

所述模糊推理过程为：

步骤1：推理机以工艺实时监测数据库中的工艺参数数据为输入，并针对工艺参数数据进行模糊化，生成模糊事实，存入到事实库中；

步骤2：将事实库中新增的模糊事实与模糊规则库中的模糊规则前件进行匹配，如果匹配成功，则执行步骤3，否则执行步骤4；

步骤3：激活模糊规则，并生成新激活结论，基于Mamdani模糊推理法来合成新激活结论的可信度，将新激活结论作为结论事实存入事实库，并返回步骤2；

步骤4：判断是否有已激活结论，如果是，则采用重心法来对激活结论进行去模糊化处理，生成工艺决策，推理结束；否则推理结束。

2.根据权利要求1所述的基于决策树和专家系统的数字化车间工艺决策方法，其特征在于：所述生成模糊规则的过程为：

步骤1：对数据化车间工艺生产效率进行统计分析，选取工艺生产效率大于生产效率阈值的时间区间内的模糊工艺生产数据作为决策树的训练样本；

步骤2：基于决策树C4.5算法来针对筛选过工艺生产效率的模糊工艺生产数据进行决策树的训练学习，用信息增益率来选择属性分裂，并且在构造树的过程中进行剪枝；

步骤3：根据决策树的各个分支，生成模糊规则；

步骤4：为生成的模糊规则分配模糊规则可信度，并将模糊规则导入模糊规则库。

3.根据权利要求1或2所述的基于决策树和专家系统的数字化车间工艺决策方法，其特征在于：所述模糊规则库用于存储模糊规则，模糊规则采用面向对象的产生式模糊规则表示法，对产生式模糊规则进行面向对象的封装，将模糊规则绑定到数字化车间工艺上。

4.根据权利要求1所述的基于决策树和专家系统的数字化车间工艺决策方法，其特征在于：所述事实库仅用于存储输入参数数据模糊化生成的模糊事实和推理激活的结论事实。