[发明专利]基于Apriori建立工艺-质量-不平衡量关联关系模型的方法

权利要求书

1.一种基于Apriori建立工艺-质量-不平衡量关联关系模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：调取装配留档数据库中的止口配合面粗糙度、端面跳动、拧紧力矩数据以及存储在云端的大数据，对数据进行预处理；

去除无用项和重复项，删除数据中与正常值偏差超过给定阈值的数值；数据中的缺失项使用平均值填充；

步骤2：连续数据Chi-merge离散化；

步骤2-1：初始化；

根据离散属性对步骤1处理过的数据按照数值从大到小排序，将每个样本归属于一个不同的区间；

步骤2-2：通过公式(1)计算每一对相邻区间的卡方值：

式中，m＝2，表示每次比较两个相邻区间，k表示类别的数量，A_ij表示第i区间第j类的样本数量，E_ij表示A_ij的期望，

式中，为i区间中样本数，为j类样本的个数，为总样本个数；

步骤2-3：选择显著性水平，根据自由度确定卡方阈值；卡方值小于卡方阈值的区间合并，大于卡方阈值的区间不进行合并；

步骤2-4：将原始数据映射为Chi-merge离散化结果，即0、1、2...；

步骤3：形成事务数据集；

将离散化后的所有数据按照指定顺序整理为一个统一的事务数据集的集合T＝{I₁,I₂,I₃,…,I_k,…}；

步骤4：对集合T进行关联分析，得到T中事务I_k或项集X与不平衡量之间的关联关系，并可以得到这些关联关系的支持度和置信度；

步骤5：基于Apriori关联算法，对装配过程中的影响因素与不平衡量进行关联分析，建立不平衡量关联关系模型；

其中，支持度和置信度计算公式如下：

式中，X表示工艺、质量影响因素，Y表示不平衡量；

步骤6：基于不平衡量关联关系模型，挖掘工艺、质量和不平衡量之间的内在关系，筛选出大于最小支持度与最小置信度的强关联规则，并基于这些强关联规则建立参数集。