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基于数据挖掘的卷烟配方质量SPA研究

作　者: 陈艳
导　师: 张勤生
学　校: 中国海洋大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 卷烟配方质量 数据挖掘 统计过程调整 灰色层次分析法 统计过程调整模型
分类号: F426.8;F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 21次
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内容摘要


卷烟配方设计是整个卷烟企业产品设计的基础和核心,卷烟配方质量的稳定是产品质量稳定的最主要内容。多年来,卷烟企业积累了大量的基础数据和研发数据,这些数据非常有价值,但他们存放分散、整合度低、关联度不够、一致性差。利用数据挖掘技术,对这些数据进行挖掘处理,根据卷烟行业的特点利用统计过程调整技术对配方质量进行控制、调整,不仅可以发现其蕴含的巨大价值,提高对烟草生产内在规律性的认识,为卷烟产品设计和生产管理提供决策支持,实现卷烟产品设计和生产数字化。这对卷烟企业科学、高效的进行卷烟产品设计和生产,避免重复劳动,提高工作效率,增加卷烟生产的稳定性,从而提高竞争力,促进企业的可持续发展具有重要的现实意义。本文针对影响卷烟产品质量的因素、卷烟配方质量的数据特征,对SPA技术在卷烟配方质量调控方面进行了研究,通过支持向量机等知识对卷烟配方质量数据进行整理、分析,根据其数据样本小、噪声高、非数值化等特点,对非数值化的数据先进行处理,然后根据灰色层次分析法找出卷烟配方质量的影响因子,建立统计过程调整模型,在成本最小化等原则的约束下,对影响因子进行调整,最终达到质量均衡稳定的目的。通过对烤烟型卷烟配方质量的调控,该方法达到了一定的效果。主要工作内容如下：1.利用数据挖掘知识处理卷烟配方质量数据,并将灰色层次分析法应用到寻找影响因子中。2.对MCMC等方法进行调整,建立适合非数值化数据的调整模型,并进行优化。3.以成本最小化为原则,根据模型,利用烤烟型卷烟配方质量数据对卷烟配方偏差进行分析调整。获得了以下研究成果与研究结论：1.应用灰色层次分析法可以较准确地寻找影响因子。2.建立了对影响因子进行调控的统计过程调整模型,并进行优化。根据对烤烟型卷烟配方质量的调控实验证明,该模型可以较好的对其进行调控。

全文目录


摘要  5-7
Abstract  7-11
0 前言  11-12
1 绪论  12-17
  1.1 研究背景及其意义  12-13
    1.1.1 研究背景  12
    1.1.2 研究意义  12-13
  1.2 研究现状  13-14
  1.3 研究方法与思路  14-15
    1.3.1 研究方法  14-15
    1.3.2 研究思路与研究内容  15
  1.4 论文结构与创新  15-16
    1.4.1 论文结构  15-16
    1.4.2 论文创新  16
  1.5 本章小结  16-17
2 数据挖掘及SPA概述  17-30
  2.1 数据挖掘的含义  17-18
  2.2 数据挖掘内容和本质  18-19
  2.3 数据挖掘常用技术及工具  19-21
  2.4 数据挖掘过程  21-26
  2.5 数据挖掘未来研究方向  26-27
  2.6 统计过程调整技术概述  27-29
    2.6.1 SPA含义  27
    2.6.2 SPA的研究内容  27-28
    2.6.3 SPA的研究现状  28
    2.6.4 SPA发展趋势  28-29
  2.7 基于数据挖掘的SPA理论  29
  2.8 本章小结  29-30
3 卷烟配方质量控制影响因素分析  30-34
  3.1 卷烟配方  30-31
    3.1.1 卷烟配方质量概念  30-31
    3.1.2 卷烟配方质量控制概念  31
  3.2 卷烟配方质量影响因素分析  31-32
  3.3 卷烟配方质量控制影响因素分析  32-33
  3.4 本章小结  33-34
4 基于数据挖掘的卷烟配方质量SPA建模研究  34-43
  4.1 卷烟配方质量数据特征  34-35
  4.2 卷烟配方质量数据处理  35-39
    4.2.1 数据预处理  35
    4.2.2 卷烟配方数据的分类  35-36
    4.2.3 SVM分类数学原理  36-38
    4.2.4 BP神经网络  38-39
    4.2.5 基于SVM与BP网的评估模型  39
  4.3 模型指标设定  39-40
  4.4 影响因素的设定  40-41
  4.5 建立模型  41-42
  4.6 本章小结  42-43
5 基于数据挖掘的卷烟配方质量SPA优化研究  43-52
  5.1 卷烟配方质量标准  43
  5.2 关键影响因子确定  43-50
  5.3 模型优化  50-51
  5.4 本章小结  51-52
6 结论与展望  52-54
  6.1 结论  52-53
  6.2 不足与展望  53-54
参考文献  54-59
致谢  59-60
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果  60-61

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中图分类: > 经济 > 经济计划与管理 > 经济计算、经济数学方法 > 经济数学方法
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