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针对人为发现烟机设备故障趋势难度大的问题,运用数据挖掘技术提取烟机设备中隐含的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息与知识,并根据这些信息、知识对烟机设备故障问题进行预测分析,将人为发现转化为机器发现,从而为企业提供设备维修方面的决策支持,减少设备维修时间与成本消耗。以卷接电机为实例,利用决策树算法进行分类,分类结果与人为经验相符合,验证了数据挖掘技术在预测烟机设备故障趋势中的可行性。