[发明专利]一种注塑成型装备大数据的分析方法及装置

权利要求书

1.一种注塑成型装备大数据的分析方法，其特征在于包括以下步骤：

接收外界输入的数据请求，从系统数据库中调取与所述数据请求类别相对应的注塑成型装备数据；

对调取的注塑成型装备数据进行数据清洗，清洗掉属于离群值的数据，得到清洗后的注塑成型装备数据；

利用预先训练的数据挖掘算法对清洗后的注塑成型装备数据进行数据挖掘，得到与所述数据请求对应的数据挖掘结果；

将与所述数据请求对应的数据挖掘结果进行输出。

2.根据权利要求1所述的注塑成型装备大数据的分析方法，其特征在于：所述步骤“对调取的注塑成型装备数据进行数据清洗，清洗掉属于离群值的数据，得到清洗后的注塑成型装备数据”包括以下子步骤：

将调取的注塑成型装备数据根据时间顺序标注在二维坐标系上，并按照注塑步骤对数据进行分段，即是按照合模、注塑、保压、冷却、预塑、开模及顶出的步骤对标注在二维坐标系上的数据进行分段；

对上述每段数据，通过下面的公式求每段数据的均值：其中，n为第t段数据的个数，β_i为第t段的第i个值；

将同在一定范围的γ_t值归为同一集合里，定义为集合Φ_t，并记这集合的平均值为

对集合Φ_t求偏差：其中n_i为集合Φ_t中数据的个数；

基于计算得到的均值与偏差，得到数据β_i的标准化值，即标准化值为

通过标准化值y_i与预设阈值τ相对比，如果y_i＞τ，则判断数据β_i属于离群值，并对数据β_i清洗，否，则保留数据β_i。

3.根据权利要求2所述的注塑成型装备大数据的分析方法，其特征在于：所述步骤“将同在一定范围的γ_t值归为同一集合里，定义为集合Φ_t，并记这集合的平均值为”包括以下子步骤：

建立二维坐标系，其中横坐标为时间，纵坐标按照分成若干段，其中j＝{0，±1，±2，...，±N}，N的取值需满足N＞max(γ_t)；

将γ_t根据时间顺序标注在上述二维坐标系上；

对纵坐标中总共2N+1个范围，把位于同一个的γ_t确定归为同一集合里，定义为集合Φ_t，并得到位于集合Φ_t中γ_t的平均值为

4.根据权利要求1所述的注塑成型装备大数据的分析方法，其特征在于：所述步骤“利用预先训练的数据挖掘算法对清洗后的注塑成型装备数据进行数据挖掘，得到与所述数据请求对应的数据挖掘结果”包括以下子步骤：

a.设置初始预先训练的数据挖掘算法为当前挖掘算法；

b.利用当前挖掘算法对清洗后的注塑成型装备数据进行数据挖掘，得到对应的训练挖掘结果；

c.判断所述训练挖掘结果与预设的标准结果之间的相似度，若相似度小于预设阈值，则得到与所述数据请求对应的数据挖掘结果，否则，调整当前挖掘算法的参数，并确定调整参数后的挖掘算法作为当前挖掘算法，返回步骤b。

5.根据权利要求4所述的注塑成型装备大数据的分析方法，其特征在于：所述步骤b包括以下步骤：

b1.设置初始迭代步数为t＝0，初始的训练结果为θ^t；

b2.计算当前的训练结果θ^t，得到基于清洗后的注塑成型装备数据

Y＝{Y₁，Y₂，...，Y_n，}的期望对数似然函数Q(θ，θ^t)＝E[logP(Y，X|θ)|Y，θ^t]；

b3.求取使期望对数似然函数Q(θ，θ^t)极大化的θ，并得到第i+1次迭代的参数θ^t+1，则Q(θ,θ^t+1)为对应的训练挖掘结果。