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机译:摘要

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摘要

Association rule mining is originally developed for the market basket analysis but expected to be used for a wide range of data analysis such as fault analysis in manufacturing. However, in real plant operation, only batch-level fault data is available. Thus, without unit-level data, the straight forward application of basket analysis is difficult. In this paper, we propose a way to extract a frequent fault pattern from the aggregated dataset. We show how to generate a virtual basket from aggregated basket. The fault pattern analysis in a process industry is also shown as a real example.
机译:关联规则挖掘最初是为市场分析而开发的,但预计将用于各种数据分析,例如制造中的故障分析。但是,在实际工厂操作中,仅批次级别的故障数据可用。因此,如果没有单位级别的数据,则很难直接进行篮子分析。在本文中,我们提出了一种从聚合数据集中提取频繁故障模式的方法。我们展示了如何从汇总篮子中生成虚拟篮子。过程工业中的故障模式分析也作为一个真实示例显示。

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  • 来源
    《IEICE Transactions on Information and Systems》 |2012年第2期|p.707-710|共4页
  • 作者

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 00:26:19

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