[发明专利]一种基于大数据分层聚类的棉花生产工艺优化方法

说明书

本发明提供一种基于大数据分层聚类的棉花生产工艺优化方法，包括如下步骤：对获取的生产监测原始数据进行数据预处理；对经过预处理后的原始数据确定描述参数属性的关键参数；对确定的关键参数进行数值统计得到分布统计属性数值分布分组；根据分布统计中得到的数值分布分组，使样本中各项属性数据分别映射到各属性分组区间中，形成新的数据集；确定优化目标，进行生产工艺参数的优化。结合棉花加工流程工艺分析。可以用于企业对工艺参数的分析调整。从而优化棉花生产、提高棉花质量、维护企业生产安全。

技术领域

本发明涉及工艺优化算法技术领域，具体涉及一种基于大数据分层聚类的棉花生产工艺优化方法。

背景技术

在农作物中，棉花是一种关系到国计民生的重要战略资源，在工业，医疗及人们日常生活等方面得到了极为广泛的应用。棉花主要涉及农业和纺织业两大产业，它是产棉区农业经济发展的主要支柱，是纺织企业的关键原料，是出口创汇的重要来源，受到世界各大产棉国的重视。

从成熟的棉稞上摘下的棉花叫做籽棉，籽棉经过加工后的纤维成为皮棉，棉花经过生长发育，收货，加工，运输等环节，或多或少都含有一定量的杂质，其产生的原因主要是包括自然生长，人工采摘，加工等方面。棉花的加工不同于其他，较为复杂，影响因素很多。而棉花加工技术的落后，也致使不同品级的籽棉混级，混轧现象严重，降低了皮棉品级。

棉花能制成各种规格的织物。棉织物坚牢耐磨，能洗涤并在高温下熨烫。棉布吸湿和脱湿快速而使穿着舒适，应用人们日常生活的方方面面。可见棉花在生产生活的重要地位与作用，棉花是处于自然生长的状态，棉花与棉花间的各项数据没有完全相同的，所以采集到的棉花样本是难以复制的，无法找到完全相同棉花样本进行不同频率的除杂对比；只有更好的调节棉花的加工工序，优化棉花的加工生产，才能最大化提高棉花的质量品质，保证棉花产业经济快速发展。

发明内容

本发明的目的是针对棉花的除杂加工是采用的单一的轧花模式，或者由操作人员仅凭经验现场手动调整，致使不同品级的籽棉混级，混轧现象严重，降低了皮棉品级，提供一种基于大数据分层聚类的棉花生产工艺优化方法，以解决上述技术问题。

本发明的技术方案是：

一种基于大数据分层聚类的棉花生产工艺优化方法，对原始数据进行数据分布统计，关联映射的方法来划分种类，得到各个关键生产参数的变化规律，获得数据中隐含的规律性知识，通过对参数的调整和预测优化工艺流程，包括如下步骤：

对获取的生产监测原始数据进行数据预处理；

对经过预处理后的原始数据确定描述参数属性的关键参数；

对确定的关键参数进行数值统计得到分布统计属性数值分布分组；

根据分布统计中得到的数值分布分组，使样本中各项属性数据分别映射到各属性分组区间中，形成新的数据集；

确定优化目标，进行生产工艺参数的优化。

进一步的，步骤对获取的生产监测原始数据进行数据预处理，包括：

S11：进行数据清洗，消除重复冗余、冲突数据；

S12：消减数据规模，同时对错漏数据进行修补；其中，对于棉花包号出现错误、重复的进行修复，对于棉花数据中出现空白的属性数据进行填充；通过对空白数据进行填充，可以保证数据的稳定性。

S13：找到棉花加工环节中相同包号的棉花数据，形成新的数据集。对数据进行数据预处理可以更好的进行数据挖掘，发现数据间的关系。

进一步的，步骤S12中，对于棉花数据中出现空白的属性数据进行填充，包括：

如果数据中出现大量属性都出现空白缺失，直接将整条数据都删除掉；

如果只有单个或少量的数据缺失，采用均值填充，如公式(1)所示；