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第３０卷第２期中国机械工程Vol．３０No．２
２０１９年１月CHINAMECHANICALENGINEERINGpp．２４４Ｇ２５１
基于FPＧGrowth改进算法的轮胎质量数据分析
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李敏波１２丁铎１易泳１
１．２００４３３
,,
复旦大学软件学院上海
２．２００４３３
,,
复旦大学上海市数据科学重点实验室上海
:,、
摘要针对轮胎制造过程质量异常的问题分析介绍了轮胎质量数据获取有效整合与数据分析流
Hive
,.
程基于数据仓库构建了生产数据与产品检测数据相关联的结构化数据集针对现有频繁模式
FPＧGrowth)算法存在FPFPＧ
(,
增长树建树性能较低与大数据处理效率低的问题提出了一种改进的
GrowthtailFP
,,.,
算法在原有的频繁项头表基础上新增一个属性加速树构建实验结果表明改进后
FPＧGrowth
的并行算法能够有效提高轮胎质量异常数据的关联分析效率,能够找出影响轮胎质量的
,.
生产制造重要因素并且适用于大数据量的数据挖掘
FPＧGrowth
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关键词工业大数据质量分析算法数据挖掘
TP１８２
中图分类号:
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DOI１０．３９６９i．ssn．１００４ခ１３２X．２０１９．０２．０１７
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