[发明专利]一种复杂工业生产智能系统及其构造方法

权利要求书

1.一种复杂工业生产智能系统的构造方法，其特征在于：该系统包括由计算机网络联系的以下部分：

在线采集各数据源工业生产数据的一组基层计算机；

通过计算机网络接收各基层计算机的工业生产数据、应用储存器中的判异模块对接收的工业生产数据进行数据抽取、转换、加载的中层服务器；

通过计算机网络接收中层服务器的受控数据、应用储存器中的六西格玛子系统进行数据挖掘、多维分析、经过模糊专家子系统推理的高层子系统计算机，高层子系统计算机的存储器中存储有真实数据库、多维分析子系统、数据挖掘子系统、模糊专家子系统及贯穿于这三个子系统的六西格玛子系统，高层子系统计算机的中央处理器对存储器进行控制；

用于输出动态报表和统计分析图表的打印机；

该系统的构造方法步骤如下：

步骤1、利用基层计算机在线采集工业生产数据；

步骤2、利用中层服务器和储存器中的判异模块，对原始生产数据进行清洗、抽取、转换、加载，把数据分为受控数据和异常数据两部分；

步骤3、利用高层子系统计算机和储存器中的六西格玛子系统，将受控数据输入多维分析子系统，多维分析子系统对新采集的数据做统计过程控制，若多维分析结果所形成的数据基础定义与模糊专家子系统原有的基础定义差别较大，则根据多维分析结果修改模糊专家子系统的数据的基础定义；

模糊专家子系统利用基础知识库进行模糊推理，利用受控数据对推理得到的规则进行验证，根据规则形成指导生产的当日决策和两日决策，将当日决策和两日决策在多维分析子系统中展示；

模糊专家子系统的基础知识库作为领域知识参加到数据挖掘子系统中，数据挖掘子系统根据多维分析子系统的结果形成新的猜想，作为数据挖掘子系统进行挖掘的目标，数据挖掘子系统根据历史数据和多维分析子系统提供的最新数据，选择挖掘算法，发现新的知识，数据挖掘子系统从被六西格玛子系统判定为异常的数据中挖掘孤立点，从而在今后的生产中最大限度地避免类似错误的发生；

数据挖掘子系统将新挖掘得到的知识纳入到模糊专家子系统的基础知识库辅助推理；

数据挖掘子系统将新挖掘得到的知识用多维分析子系统进行展示；

所述多维分析子系统包括：单因素单对象分析模块、单因素多对象分析模块、多因素单对象分析模块、多因素多对象分析模块和生成各种单因素单对象分析、单因素多对象分析、多因素单对象分析、多因素多对象分析的动态报表和统计分析图表；

多维分析子系统从不同的维度展现数据，从而直观地辅助决策者制定决策，辅助构建模糊子专家系统基础定义， 辅助数据挖掘子系统发现猜想，确立目标，提高数据挖掘的效率；

 所述统计过程控制的闭序列模式挖掘算法CSCI的实施步骤如下：

输入：序列S，投影数据库D_S，最小支持度阈值min_sup

输出：全体闭序列模式CS

步骤1、若在已发现的闭合序列集合CS中存在S'，使得S是S'的真子集，且S的投影数据库D_S的大小与S'的投影数据库D_S'的大小相同，则执行步骤2；

步骤2、返回；

步骤3、若在已发现的闭合序列集合CS中存在S'，使得S'是S的真子集，且S的投影数据库D_S的大小与S'的投影数据库D_S'的大小相同，则执行步骤4；

步骤4、将S加入CS，并在CS中删去S'；

步骤5、对D_S中的每个频繁项目a循环执行步骤6至步骤13；

步骤6、若S与a的项集扩展结果(S∞_ia)的支持度不小于最小支持度阈值min_sup，则执行

步骤7至步骤9；

                                                 

其中包含索引的计算步骤如下：

步骤1、计算所有包含项目item的事务的交，并将这一结果记为candidate；

步骤2、将candidate中结果为1的位所对应的1-项集(item除外)作为项目item的包含索引；

步骤3、返回项目item的包含索引subsume(item)；

步骤4、结束；

所述模糊专家子系统包括：输入预处理模块、优化规则库模块、常规规则库模块、模糊推理机模块、配置数据库模块、以及数据输出预处理模块；模糊专家子系统利用模糊理论实现专家系统中的推理机，使之能够更好地处理现实世界中的不确定性，将每日的推理结果也通过多维分析子系统供用户浏览、分析和比较，规则库可以作为工业生产的领域知识，指导生产的各个阶段，及辅助数据挖掘子系统聚焦；

所述数据挖掘子系统包括：关联规则挖掘模块、闭序列模式挖掘模块、决策树挖掘模块、K平均聚类模块、孤立点分析模块；数据挖掘子系统使用多种数据挖掘方法发现数据中隐藏的知识，将挖掘结果在多维分析系统中以图、表等可视化方式进行验证，同时通过模板、规则等形式，将数据挖掘的新规律以简单的方式保存起来，供用户今后使用，提高多维分析系统的智能性，挖掘的结果来可以作为新知识融合到模糊专家子系统知识库中，提升专家系统水平；

所述六西格玛子系统包括：统计过程控制SPC模块、判异模块；六西格玛子系统作为品质管理的工具，用于扩展多维分析子系统的功能，将多维分析中的多个维统一到提高产品质量这一核心目标上来；对模糊专家子系统中由推理产生的规则进行验证，提高规则的可信任程度；改善生产数据质量，从而提高数据挖掘子系统的挖掘效果。

2.根据权利要求1所述一种复杂工业生产智能系统的构造方法，其特征在于：所述模糊专家子系统的方法步骤如下：

步骤1、分别定义数据取值向导和数据存值向导，配置数据库；

步骤2、数据输入预处理：从局域网数据库取数并计算；

步骤3、模糊推理机按照数据取值向导的定义从数据库中拿到所需的数据，分别进行计算，供模糊专家子系统进行推理，模糊推理机根据规则库、优化规则库和常规规则库进行模糊推理；

步骤4、模糊推理机在推理结束后，按照数据存值向导的定义将输出数据进行预处理，并将预处理后的数据发至局域网数据库中。