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浅析如何运用数据挖掘论文技术对制造业设备进行前期管理的论文
本篇数据挖掘论文展开制造业设备前期管理中网络信息挖掘研究，以期推动企业设备前提管理水平的提高。
1 前期管理是设备管理的基础
在企业管理中，设备管理是重要的组成部分。由于设备管理是对设备整个生命周期的管理与控制，仅仅管理设备使用的局部过程已经无法满足现代管理的需要。同时，对于全部设备生命周期成本，设备投资阶段发挥着决定着作用，所以，应当通过设备的前期管理降低其生命周期成本。另外，设备管理的基础就是设备前期管理，该阶段的投资决策关系到设备的技术水平，也会影响到设备的类型，进而对企业的产品质量和生产效率发挥不小的作用。
对于整个国民经济和社会发展，制造业不仅是物质基础，也体现着国家的综合实力。目前，在我国GDP中，制造业工业总产值的比重在40%左右，我国制造业的总体规模也位列世界前茅。不过，长期以来，我国制造业在设备前期管理上存在诸多问题，尤其是设备选型问题。广泛的工业实践表明，设备前期管理对制造业的投资效益产生直接影响，也关系着制造业的长远发展。所以，我国制造业不仅要加强设备技术状态监测与保养等中后期管理工作，也要对设备前期管理这一阶段给予充分的重视。
2 Internet对制造业设备前期管理的影响
2015年2月3日，中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布第35次《中国互联网络发展状况统计报告》（以下简称《报告》）。《报告》显示，截至2014年12月，我国网民规模达6.49亿，互联网普及率为47.9%。同时在我国网名中，从事制造业的人最多，占比在13%左右。WWW站点总数超过700万个，获取信息也成为网名上网的主要目的。总的来说，互联网已经成为我国发展速度最快的产业。对于设备制造商和供应商，如果不能发展电子商务，积极利用互联网的优势，那么在网络时代的发展必将受到限制。
同时，Interner的发展也打破了制造业设备选择中存在信息不对称问题。通过Internet搜索，设备用户能够了解全球各地的相关设备生产商和供应商的信息，包括设备价格、品种、规格、性能等信息，从而比较选择自己的所需设备，并获取性比较相对最优的设备。Internet的发展一方面改变了设备用户在选择设备中的不利地位，另一方面也为设备用户节约了调研费用，进而有助于设备前期管理费用的降低。
3 WWW上的设备信息挖掘研究
3.1 网络信息挖掘
对于网络信息挖掘，一般要借助于数据挖掘技术，也即从网络文档、服务中自动发现和提取信息的过程。网络信息挖掘可以分为四个部分：首先就是发现资源，也就是对网络文档进行检索；第二就是选择信息和预处理，自动挑选搜索到的网络信息，并对专门信息预先处理；第三就是从多个断点中寻找普遍模式；最后就是确认和解释挖掘出的模式。
3.2 数据挖掘的技术和方法
目前，普遍应用的数据挖掘技术和方法包括以下几种：
3.2.1 决策树方法
该方法主要用在分类上。通过信息增益来发现数据库内存在最大信息量的字段，并构建决策树的一个节点，再依据不同的字段取值来设立树的分支，以此重复。
3.2.2 遗传算法
类比生物进化流程是该方法的基本原理，每一代存在较多的种群个体，用适应性函数f（x）表示染色体的适应性，根据其对环境的适应力来保留或淘汰染色体。适应性函数在一般为目标函数的变种。
3.2.3 神经网络法
该方法的原理就是对人脑神经结构的模拟。通过MP模型和HEBB规则来构建三大类神经网络模式。通过挖掘神经网络数据的工具来对非线性数据快速建模，其挖掘过程首先就是数据聚类，其次是分类计算，并在网络连接的取值中体现神经网络的知识。
3.3 网络信息挖掘系统的构成
对于网络信息挖掘，可以认为是数据挖掘技术在处理网络信息上的运用。网络信息挖掘系统通常包括特征匹配、提取以及信息收集等三个部分。
3.3.1 特征匹配与目标表示
目标表示就是利用特征项来表示目标信息。在信息挖掘中，布尔逻辑型、概率型、向量型等是常用的目标表示模型。近年来，向量空间模型（VSM）的应用效果相对较好。借助于该方法，可以用向量匹配问题来解决文档信息的匹配问题，从而处理特征匹配工作。
3.3.2 特征提取
特征提取主要指目标表示词条T的选取及其取值，也是对目标共性与规则进行挖掘提取的过程。该工作选用策略的质量将对挖掘工具的效果产生重要影响。在对处理对象进行网络信息挖掘时，通常会遇到HIML文档，该文档具有不少标记信息，这些标记信息具有较高的概况性，所以借助于这些标记信息可以促进特征提取精度的提高。
3.3.3 采集源信息
WWW在存储信息以及提供服务上主要利用到了超文本。在对WWW实行源信息采集的过程中，一般利用Robot程序来实现。该程序顺着Web页面内的链接实行自动漫游，并通过HTTP协议来下载到漫游的页面。WWW 作为网络结构的信息空间，可以将其视作有向图。也即把页面作为节点，并以超链接作为其有向边，从而通过有向图遍历算法来实行遍历。网络中存在巨大的信息量，为了确保挖掘的效率，在采集源文档时需要过滤信息源，同时运行Robot并采集文章。
4 结语
综上所述，在设备信息挖掘中应用数据挖掘技术的神经网络方法是一次探索，可以促进网络环境中获取资料问题的解决，为设备用户提供充足的设备资讯，改变设备供应中的信息不对称状况。在此基础上，制造业可以提升其设备投资水平，并推动设备生命周期成本的降低。
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