基于改进决策树的工序质量损失原因挖掘研究

摘要

分析了各种因素对工序质量损失的影响,提出了工序质量损失率概念,建立了基于决策树、K-均值聚类和基尼指数相结合的工序质量损失原因挖掘决策树模型,将模型应用于工序质量损失数据集市训练集样本,挖掘质量损失原因.利用获取的知识规则对测试集进行诊断验证,得到的结果具有很高的真实性和有效性.为降低质量损失、持续改进生产质量提供了决策支持.