- 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的半導(dǎo)體制造系統(tǒng)調(diào)度
- 李莉 于青云 馬玉敏 喬非
- 982字
- 2021-12-24 13:32:17
1.3.1 復(fù)雜制造數(shù)據(jù)預(yù)處理
制造系統(tǒng)達(dá)到一定規(guī)模并且工藝流程較為復(fù)雜時(shí),其自動(dòng)化系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)量大、生產(chǎn)屬性多、數(shù)據(jù)源中包含一定噪聲數(shù)據(jù)等問題。這些問題對(duì)基于數(shù)據(jù)的調(diào)度結(jié)果有重要影響。因此,對(duì)數(shù)據(jù)源中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理是基于數(shù)據(jù)的調(diào)度的重要組成部分。復(fù)雜制造數(shù)據(jù)預(yù)處理主要集中于以下三方面:復(fù)雜制造數(shù)據(jù)屬性選擇、復(fù)雜制造數(shù)據(jù)聚類與復(fù)雜制造數(shù)據(jù)屬性離散化。
(1)復(fù)雜制造數(shù)據(jù)屬性選擇
屬性選擇是從條件屬性中選取較為重要的屬性。條件屬性冗余過多會(huì)導(dǎo)致分類或回歸的精度下降、生成的規(guī)則無(wú)法使用以及規(guī)則之間的沖突較多。屬性選擇常用的方法包括粗糙集和計(jì)算智能。例如,Kusiak針對(duì)半導(dǎo)體制造的質(zhì)量問題,提出了使用粗糙集從樣本數(shù)據(jù)中獲取規(guī)則的方法,并使用特征轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)集分解技術(shù),來(lái)提高缺陷預(yù)測(cè)的精度和效率;粗糙集的屬性約簡(jiǎn)是一個(gè)NP難問題,Chen等通過特征核的概念縮減了搜索空間,然后使用蟻群算法求得了屬性集的約簡(jiǎn),提高了知識(shí)約簡(jiǎn)的效率;Shiue等建立了兩階段決策樹自適應(yīng)調(diào)度系統(tǒng),將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重特征選擇算法和遺傳算法用于調(diào)度屬性選擇,使用自組織映射(Self?Organizing Maps,SOM)進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類,應(yīng)用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)這三種學(xué)習(xí)算法對(duì)每個(gè)簇進(jìn)行學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)參數(shù)優(yōu)化,提高了自適應(yīng)調(diào)度知識(shí)庫(kù)的泛化能力,并通過仿真驗(yàn)證了成果的有效性。
(2)復(fù)雜制造數(shù)據(jù)聚類
聚類是對(duì)樣本數(shù)據(jù)按相似度進(jìn)行分類的技術(shù),將相似的樣本歸屬于同一類,而相似度低的樣本歸屬于不同類。對(duì)于大規(guī)模訓(xùn)練樣本,可以使用聚類平滑噪聲數(shù)據(jù)。噪聲數(shù)據(jù)會(huì)影響學(xué)習(xí)的精度,如C4.5在處理含有噪聲的樣本時(shí)會(huì)導(dǎo)致生成樹的規(guī)模龐大,降低預(yù)測(cè)精度,需要做剪枝處理。聚類中常用的方法包括SOM、Fuzzy?C均值、K均值、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
(3)復(fù)雜制造數(shù)據(jù)屬性離散化
部分算法和模型只能處理離散數(shù)據(jù),如決策樹、粗糙集等,因此有必要采用屬性離散化技術(shù)將連續(xù)屬性值轉(zhuǎn)化為離散屬性值。例如:Knooce和Li在挖掘優(yōu)化調(diào)度方案時(shí),根據(jù)面向?qū)傩砸?guī)約算法和決策樹的特點(diǎn),對(duì)屬性值進(jìn)行了等距離散劃分;Rafinejad提出了基于模糊K均值算法的屬性離散化方法,使得從優(yōu)化調(diào)度方案中所提取的規(guī)則能夠更好地逼近優(yōu)化調(diào)度方案。
現(xiàn)有的復(fù)雜制造預(yù)處理技術(shù)主要集中于屬性選擇和數(shù)據(jù)聚類,而針對(duì)制造系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)還有待進(jìn)一步深入研究。因?yàn)橹圃煜到y(tǒng)數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、含噪聲、樣本分布復(fù)雜且存在缺失現(xiàn)象;輸入變量數(shù)目多、類型多樣;輸入/輸出變量間關(guān)系呈非線性、強(qiáng)耦合等特點(diǎn)。
- 2019年注冊(cè)電氣工程師(發(fā)輸變電)《專業(yè)案例考試》歷年真題詳解
- 尼科爾森《微觀經(jīng)濟(jì)理論-基本原理與擴(kuò)展》(第11版)筆記和課后習(xí)題詳解
- 光滑粒子流體動(dòng)力學(xué)方法及應(yīng)用
- 服飾品陳列設(shè)計(jì)
- 行為公司金融(原書第2版)
- 現(xiàn)代男裝紙樣設(shè)計(jì)原理與打板
- 國(guó)際貿(mào)易理論與政策(第二版)
- 博迪《投資學(xué)》(第9版)筆記和課后習(xí)題詳解
- 大學(xué)生必知的場(chǎng)景語(yǔ)言技巧
- 周勝林《當(dāng)代新聞寫作》(第2版)筆記和典型題詳解
- 信息技術(shù)基礎(chǔ)及應(yīng)用教程
- 晨梅梅《新發(fā)展英語(yǔ)綜合教程(1)》學(xué)習(xí)指南【詞匯短語(yǔ)+課文精解+全文翻譯+練習(xí)答案】
- 無(wú)機(jī)化學(xué)實(shí)驗(yàn)(第二版)
- 會(huì)計(jì)學(xué)(第二版)
- 中國(guó)人形象規(guī)律教程:男性色彩與風(fēng)格分冊(cè)(第2版)