[发明专利]一种基于关联规则的MBD数据集完整性检查方法

摘要

一种基于关联规则的MBD数据集完整性检查方法，步骤如下一、将需要定义到MBD数据集中的设计、制造、检测、管理信息细化分解，将所有条目进行编码并由计算机管理和发布；二、记录MBD数据集定义历史记录；三、对历史记录中数据进行清洗；四、使用关联规则算法对MBD数据集构建历史记录进行关联规则挖掘；五、将获得所有频繁项集导入频繁集数据库中，将获得关联关系及其置信度值导入关系数据库中；六、获得需进行完整性检测MBD数据集所有标准工程注释，提取其中包含最多项的强关联项集Ck；七、查询该规则的置信度并排序；八、查询该规则的置信度并排序。本发明将非几何信息规范化，并进行统一编码管理，准确性高，有很好的适应性。

主权项

一种基于关联规则的MBD数据集完整性检查方法，其特征在于：该方法的具体步骤如下：步骤一：将企业中需要定义到一种基于模型定义即MBD数据集中的设计、制造、检测、管理信息细化分解，并将所有条目进行编码并由计算机管理和发布，其中每一条目都称为一条标准工程注释信息，也构成关联规则中的每一项；步骤二：记录MBD数据集定义历史记录，将MBD数据集中产品代号，标准注释编码，保存在历史记录数据库中，每一条历史记录都构成关联规则中的一个事务数据；步骤三：对历史记录中数据进行清洗，去除一些无意义和噪声数据；步骤四：使用关联规则算法对MBD数据集构建历史记录进行关联规则挖掘，其详细过程如下：1)提取频繁项集对于关联规则：X→Y，其支持度是指事务中含X∪Y项事务的百分比，计算公式为(X∪Y)count/N,其中(X∪Y)count为事务集中出现X∪Y项的数量；对于支持度大于及等于给定最小支持度的项集称为频繁项集；利用重复迭代的方法，从1‑项集开始，根据给定支持度阈值获得频繁1‑项集L1；由频繁1‑项集组合生成2‑项集，根据给定的支持度阈值对候选的2‑项集进行剪枝，获得频繁2‑项集，依次类推，直到产生最多项的频繁项集Ls为止；2)计算关联规则置信度对于关联规则中，置信度是指事物集中出现X∪Y数量占X项数量的百分比，计算公式为(X∪Y)count/(X)count,其中(X)count为事务集中出现X项的次数；对于频繁项集Lk,其中对于任意项I，计算关联规则(Lk‑I)→I置信度；对于置信度大于及等于给定最小置信度的关联规则，称为强关联规则，否则为弱关联规则，采用不断迭代的方法计算频繁项集中关联规则的置信度值，并由置信度值对规则进行排序；步骤五：将获得所有频繁项集导入频繁项集数据库中，将获得关联关系及其置信度值导入关系数据库中，便于后续数据集完整性检查调用；步骤六：获得需进行完整性检测MBD数据集所有标准工程注释，提取其中包含最多项的强关联项集Ck，即提取待检测MBD数据集中任意两项标准工程注释均为强关联规则的最长的频繁项集；步骤七：以待检测MBD数据集中最长频繁项集为规则头，分别以数据集其他项为规则尾，查询该规则的置信度并排序，设定关联强度值，给出低于设定关联强度值项，即MBD数据集中包含冗余项；步骤八：以待检测MBD数据集中最长频繁项集为规则头，以不包含在MBD数据集中标准库其他项为规则尾，查询该规则的置信度并排序，设定关联强度值，给出低于设定关联强度值项，即MBD数据集中缺失项。