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中药生产数据挖掘分析的研究和实现 被引量:1

Research and Implementation of Data Mining for Chinese Medicine Production
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摘要 针对某中药提取企业生产线采集的工艺控制数据以及产品质检数据利用K-means和DBSCAN聚类算法进行聚类,分别得到七个质检指标的聚类区间,为企业确定质检指标提供了科学的依据.还对Apriori算法进行了改进,在算法中加入了用户兴趣度的概念,控制了候选集指数增长,提高了运行速度.运用该算法发现了生产加工控制信息与产品质量指标之间的影响关系. K-means and DBSCAN clustering algorithm were used to cluster on the Chinese Medicine production line extraction of process control data collection as well as product quality data,respectively,seven quality control indicators have been clustering their interval,to identify quality control indicators for enterprises to provide a scientific basis.And Apriori algorithm was improved by adding a degree of the user interest in the concept,so the candidate set exponential growth was controlled,and the operating speed was increased.The relationship between production process control information and product quality indicators was found by using this algorithm.
出处 《南开大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期46-51,共6页 Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Nankaiensis
基金 天津市软件专项基金(07FZRJGX03400 08FZRJGX021000) 国家科技支撑计划课题数字化口岸关键技术研发与应用(2007BAH10B00)
关键词 中药提取 工艺数据 聚类 APRIORI算法改进 chinese medicine extract process data clustering Apriori algrithm improve
  • 相关文献

参考文献4

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  • 4丁侃.Apriori算法改进及其实现[D].陕西汉中:陕西理工学院数学与计算机科学系,2005.

二级参考文献2

共引文献143

同被引文献26

引证文献1

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