Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Система автоматизации формирования технологической документации на основе модифицированного метода поиска ассоциативных правил

Диссертация: Система автоматизации формирования технологической документации на основе модифицированного метода поиска ассоциативных правил
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработан алгоритм автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства, отличающийся от существующих тем, что в основе его работы положена база инженерных знаний, а заполнение данными технологической документации выполняется в автоматизированном режиме. Технологу на основе введенной конструкторской документации выдается… Читать ещё >

Система автоматизации формирования технологической документации на основе модифицированного метода поиска ассоциативных правил (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Список сокращений и условных обозначений
  • Список терминов и определений
  • 1. Анализ современного состояния вопроса и постановка задач исследования
    • 1. 1. Анализ текущего состояния в области автоматизации формирования технологической документации
    • 1. 2. Анализ функций автоматизации формирования технологической документации
    • 1. 3. Сравнительный анализ существующих систем автоматизации с точки зрения реализации выявленных функций
    • 1. 4. Анализ возможных путей преодоления проблем при реализации выявленных функций
    • 1. 5. Выбор и обоснование критериев эффективности
    • 1. 6. Постановка задач исследования
  • 2. Автоматизация формирования базы данных электронного архива технической документации на базе архива разработанных проектов на изготовление сложных изделий промышленного производства
    • 2. 1. Анализ состава электронных форм документов ЕСКД и ЕСТД, подлежащих обработке и извлечению данных в БД ЭАТД
    • 2. 2. Разработка методики автоматизации формирования БД ЭАТД на базе файлового архива разработанных проектов
    • 2. 3. Алгоритм и подпрограмма — анализатор файлового архива технической документации
  • Выводы по главе 2
  • 3. Извлечение инженерных знаний из БД ЭАТД, отражающих устойчивые закономерности в технологических процессах
    • 3. 1. Анализ и выбор базового метода поиска ассоциативных правил с учетом особенностей конструкторской и технологической документации
    • 3. 2. Разработка методики извлечения инженерных знаний из базы данных электронного архива технической документации
    • 3. 3. Разработка алгоритма и подпрограммы извлечения инженерных знаний
  • Выводы по главе 3
  • 4. Разработка структуры и обеспечения системы автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства и оценка эффективности
    • 4. 1. Методика автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства
    • 4. 2. Разработка алгоритма автоматизации формирования технологической документации
    • 4. 3. Разработка структуры и описание работы системы автоматизации формирования технологической документации
    • 4. 4. Сравнительная оценка эффективности предложенной системы
  • Выводы по главе 4

Анализ затрат времени предприятий, реализующих этапы жизненного цикла изделия промышленного производства как сложного технического объекта, в том числе научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, конструкторскую и технологическую подготовку производства, показал, что более 70% занимает производственная деятельность, из них только 5−10% (Зыков О.) — непосредственный выпуск изделий, а остальное время и затраты связывают с подготовительной частью, в том числе, технологической. В условиях многократного использования освоенных технологических решений значительный ресурс тратится на поиск таких решений в накопленных архивах и перенос в документацию на новое изделие. Анализ процессов НИОКР и ТПП омских и др. предприятий, в частности, ОАО «Механический завод «Калачинский», выявил следующие проблемы: низкая эффективность использования накопленных слабоструктурированных архивов конструкторской и технологической документации, созданной вне приобретенных позже инструментальных средств, для разработки комплектов на новое изделиеотсутствие потокового ввода и разбора данных документов на элементарные смысловые связанные единицы из архива конструкторской и технологической документациинеобходимость подбора и переноса элементов из конструкторской документации в поисковые подсистемы используемых САПР для нахождения технологических решенийотсутствие ранжирования найденных технологических данных и необходимость «вручную» выбирать и переносить результаты поиска в формы технологической документациинизкий уровень переносимости технологической документации, созданной в одной системе в другую. Эти проблемы приводят к снижению оперативности подготовки комплекта технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства.

Современные системы ЛОЦМАН: РЬМ, T-FLEX Технология, Галактика Управление производством, 1С Управление производственным предприятием, Вертикаль и др. представляют собой многофункциональные клиент-серверные приложения, включающие в себя базы технологических данных, библиотеки технологических решений, специализированные справочники и расчетные модули, и выполняющие функции автоматизированного создания технологической документации. Однако, анализ функционала продуктов и общение с технологами производственных предприятий, показал, что есть пробелы в уровне автоматизации при разработке комплектов документации на изготовление сложных изделий промышленного производства, решение которых позволит в комплексе повысить эффективность процессов подготовки документации.

Развитие современных систем автоматизации формирования технологической документации идет по пути интеллектуализации (Бурдо Г. Б., Венцов H.H., Головицина М. В., Евгенев Г. Б., Кондаков А. И., Курейчик В. М., Лебедев Б. К., Палюх Б. В., Тарасов В. Б. и др.). Анализ работ показал, что вопросам интеллектуального анализа данных с целью извлечения знаний из накопленных баз данных разработанной конструкторской и технологической документации в совокупности уделяется мало внимания. Одним из зарекомендовавших себя методов является поиск ассоциативных правил, нашедший свое применение в других областях (Барсегян A.A., Куприянов М. С., Степаненко В. В., Холод И. И., Чубукова И. А. и др.). Накопленный положительный опыт позволяет говорить об актуальности применения этого метода к задаче автоматизации создания технологической документации и оказывает влияние на определение цели и задач, требующих решения.

Цель работы и задачи исследования.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности процесса формирования технологической документации на изготовление сложных изделий промышленного производства на основе методов интеллектуального анализа данных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Выбрать и обосновать критерий эффективности системы автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложных изделий промышленного производства.

2. Разработать методику автоматизации формирования базы данных электронного архива технической документации (БД ЭАТД) на базе архива разработанных проектов.

3. Разработать методику извлечения инженерных знаний из базы данных электронного архива технической документации.

4. Разработать методику автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства.

5. Разработать структуру, алгоритмы и программное обеспечение системы автоматизации формирования технологической документации, а также выполнить сравнительную оценку эффективности предложенных решений.

Объект и предмет исследования.

Объектом исследования является процесс формирования технологической документации на изготовление сложных изделий промышленного производства.

Предметом исследования являются закономерности процесса формирования технологической документации на изготовление сложных изделий промышленного производства.

Результаты, выносимые на защиту.

1. Методика автоматизации формирования базы данных электронного архива технической документации на базе архива разработанных проектов.

2. Методика извлечения инженерных знаний из базы данных электронного архива технической документации.

3. Методика автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства.

4. Структура системы автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложных изделий промышленного производства.

Методы исследований.

В диссертации приведены результаты исследований, полученные с использованием современных достижений в области систем автоматизации проектирования, интеллектуального анализа данных, проектирования технологических процессов, проектирования баз данных и теории алгоритмов.

Научная новизна результатов.

1. На основе методов проектирования баз данных предложена модель отображения совокупности данных конструкторской и технологической документации в БД ЭАТД, отличающаяся возможностью потокового ввода и разбора данных, содержащихся в документах, из накопленных архивов технической документации.

2. Предложен модифицированный и адаптированный метод поиска ассоциативных правил, направленный на получение совокупности устойчивых закономерностей между конструктивными элементами и технологическими решениями, отражающихся в базе инженерных знаний;

3. На основе методов интеллектуального анализа данных предложена модель отображения совокупности конструктивных элементов для нового изделия в совокупность технологических решений, отличающаяся применением базы инженерных знаний;

4. Предложена структура системы автоматизации формирования технологической документации, отличающаяся организацией функций поиска технологических решений для анализируемой конструкторской документации в базе инженерных знаний, а также включением модуля актуализации базы инженерных знаний на основе данных новых комплектов конструкторской и технологической документации.

Практическая ценность и внедрение результатов.

Практическая ценность заключается в разработанном программном обеспечении (ПО) системы автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства, позволяющем сократить сроки разработки комплекта документации. Предложенное ПО может быть внедрено в технологических отделах предприятий машиностроительной отрасли либо использовано для интеграции с применяемой САПР в качестве подсистемы, расширяющей функционал, а также в учебном процессе при изучении дисциплин «Основы автоматизации проектирования изделий в машиностроении», «Основы технологии машиностроения, производства и ремонта подъемно-транспортных, строительных и дорожных машин» и др. Совокупность предложенных алгоритмов может быть использована при модернизации действующих САПР с целью повышения конкурентных преимуществ.

Часть работы выполнялась в рамках аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы» по теме «Развитие теории проектирования систем управления базами моделей в системах поддержки принятия решений» (этап «Разработка методов управления базами моделей и технологии автоматизации проектирования баз моделей для различных классов систем поддержки принятия решений», 2009), № гос. регистрации 1 200 803 500. Результаты работы апробированы и приняты к использованию в ОАО «Механический завод «Калачинский», а также внедрены в учебном процессе ФГБОУ ВПО «СибАДИ».

Апробация работы.

Основные научные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

— Всероссийская 65-я научно-техническая конференция ФГБОУ ВПО «СибАДИ» (с международным участием) (Омск, 2011).

— XVII международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии ИСТ-2011» (Нижний Новгород, 2011).

— Всероссийская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Научная сессия ТУСУР-2011» (Томск, 2011).

— Научно-исследовательский семинар «Искусственный интеллект и его приложения» (Магнитогорск, 2011).

— Международный информационный конгресс «МИК-2010» (Омск,.

2010).

— Межвузовская научно-практическая конференция «Информационные технологии и автоматизация управления» (Омск, 2009).

— 63-я научно-техническая конференция ГОУ «СибАДИ» (Омск,.

2009).

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 12 работ, в том числе 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК.

Также получено 3 свидетельства о регистрации алгоритмов.

Структура работы.

Диссертационная работа изложена на 160 страницах машинописного текста и включает в себя введение, четыре главы основного материала, заключение, библиографический список из 116 наименований, приложения на 28 страницах.

Выводы по главе 4.

На основе методов интеллектуального анализа данных предложена модель отображения совокупности конструктивных элементов для нового изделия в совокупность технологических решений как суперпозиция отображений, отличающаяся применением базы инженерных знаний, и реализованная в предложенной методике.

Разработан алгоритм автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства, отличающийся от существующих тем, что в основе его работы положена база инженерных знаний, а заполнение данными технологической документации выполняется в автоматизированном режиме. Технологу на основе введенной конструкторской документации выдается сформированный в результате работы алгоритма, программно реализованного в системе, пакет заполненной технологической документации, который необходимо проверить, и в случае необходимости поправить отдельные позиции. Тем самым с технолога снимается большой объем рутинных операций по вводу и поиску и переносу данных, необходимых для формирования технологической документации.

Предложена структура системы автоматизации формирования технологической документации, отличающаяся организацией функций поиска технологических решений для анализируемой конструкторской документации в базе инженерных знаний, а также включением модуля актуализации базы инженерных знаний на основе данных новых комплектов конструкторской и технологической документации.

На базе предложенных в работе решений разработано программное обеспечение системы автоматизации формирования технологической документации, которое демонстрирует преимущества от использования методов интеллектуального анализа данных, и наглядно доказывает, что использование предложенных решений в существующих системах автоматизации повысит их конкурентные преимущества с точки зрения сокращения временных затрат на разработку комплектов документации на изготовление сложных изделий промышленного производства.

Проведенная сравнительная оценка эффективности работы системы доказала преимущества предложенных решений задач автоматизации процессов формирования технологической документации.

Заключение

.

1. Для сравнительной оценки эффективности существующих систем выбран и обоснован набор метрик критериев, позволяющих дать комплексную оценку при отсутствии информации о внутренней работе алгоритмов систем-аналогов. Данный набор можно использовать при выполнении сравнительной оценки эффективности и других классов систем автоматизации, направленных на создание документации.

2. Разработанная методика автоматизации формирования БД ЭАТД на базе архива разработанных проектов позволяет реализовать потоковый ввод и разбор данных конструкторской и технологической документации, что с одной стороны существенно повышает уровень автоматизации процесса наполнения БД ЭАТД, с другой стороны сокращает до минимума долю участия в процессе инженера-технолога.

3. Разработанная методика извлечения инженерных знаний из БД ЭАТД, реализующая предложенную модификацию и адаптацию метода поиска ассоциативных правил, и полученная база инженерных знаний дают существенный выигрыш по времени при их последующем использовании для создания технологической документации в рамках новых проектов. Для оценки достоверности ассоциативных правил предложенная методика позволила сократить долю участия эксперта в ее оценке, тем самым может быть расширена область применения методов поиска ассоциативных правил.

4. Разработанная методика автоматизации формирования технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства позволяет избавить инженера-технолога от выполнения рутинных операций по формированию содержания технологической документации на изготовление сложного изделия промышленного производства при описании полных и неполных аналогов деталей, сборочных единиц.

5. Разработанные структура, комплекс алгоритмов и программное обеспечение системы автоматизации формирования технологической документации, а также проведенные вычислительные эксперименты и сравнительная оценка предложенных решений с существующими методом Саати доказала преимущества использования методов интеллектуального анализа данных при решении задач автоматизации процессов формирования технологической документации. Включение предложенных решений в существующие системы даст им конкурентные преимущества на рынке систем поддержки жизненного цикла изделий промышленного производства для соответствующей отрасли.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Аввакумов A. ADEM-VX. Методы оптимизации конструкторско-технологической подготовки производства / А. Аввакумов, К. Карабчеев // САПР и графика. 2009. — № 10. — С. 86−88.
  2. A.A. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / A.A. Барсегян, M.C. Куприянов, B.B. Степаненко, И. И. Холод. СПб.: БХВ-Петербург, 2007. — 384 с.
  3. Берендеев И Решения «ИТРП:Машиностроение» и AppiusPDM: конструкторскотехнологическая подготовка и планирование производства в среде «1С:Предприятие 8.0» / И. Берендеев, С. Бочаров // САПР и графика. -2006.-№ 3.-С. 40−42.
  4. Н. Алгоритмы и структуры данных. / Н. Вирт. СПб.: Невский Диалект, 2008. — 352 с.
  5. В.П. Проектирование машиностроительного производства. / В. П. Вороненко, Ю. М. Соломенцев, А. Г. Схиртладзе. М.: Издательство Дрофа, 2007. — 384 с.
  6. Т.Д. Проблемы интеграции PDM и CAD систем. Унифицированный подход / Т. Д. Голицина // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. СПб: СПбГУ ИТМО, 2007. Вып. 39: Исследования в области информационных технологий. Труды молодых ученых. — С. 164−168.
  7. В.В. Применение Data Mining в космических приложениях / В. В. Деревянко // Интеллект и наука: труды X Международной научно-практической конференции. Красноярск: ИПК СФУ. -2010.-С. 26−33.
  8. Г. Б. Интеллектуальные системы проектирования. / Г. Б. Евгенев. М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. — 336 с.
  9. Г. Б. Системология инженерных знаний. / Г. Б. Евгенев. -М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2011. 376 с.
  10. Г. Б. Методы создания интегрированных интеллектуальных САПР в среде «СПРУТ» / Г. Б. Евгенев, A.M. Савинов // Программные продукты и системы. 2006. — № 2 (74). — С. 15−18.
  11. Единая система конструкторской документации. Основные положения: сборник. М.: Стандартинформ, 2007. — 346 с.
  12. Единая система технологической документации. Общие правила записи технологической информации в технологических документах на технологические процессы и операции Текст.: ГОСТ 3.1129−93. введ. 96−01 -01. — М.: Изд-во стандартов, 1995 .-31 с.
  13. Единая система технологической документации. Стадии разработки и виды документов. Общие положения Текст.: ГОСТ 3.11 022 011.- введ. 2012−01 -01. М.: Стандартинформ, 2011. — 7 с.
  14. Единая система технологической документации. Формы и правила оформления маршрутных карт Текст.: ГОСТ 3.1118−82. введ 84−01−01. — М.: ИПК Изд-во стандартов, 2003. — 22 с.
  15. Единая система технологической документации. Формы и правила оформления документов специального назначения. Ведомости технологические Текст.: ГОСТ 3.1122−84. введ. 86−01−01. — М.: ИПК Изд-во стандартов, 2001. — 24 с.
  16. A.JI. Экспертные системы САПР. / A.JI. Ездаков. -М.: Форум, 2009.- 160 с.
  17. В.В. Вариационное параметрическое геометрическое моделирование в САПР на основе онтологий Текст.: автореферат дис. канд. техн. наук: 05.13.12. / В. В. Ермилов. Ижевск, 2009. — 20 с.
  18. О. Промышленная автоматизация: движение от САПР к РГМ / О. Зыков // IT News. 2005. — № 5 (30).
  19. Импорт унаследованных данных при внедрении PDM/PLM решения / Дмитрий Садовников, Николай Ширяев // САПР и графика. 2008. № 8. С. 86−90.
  20. Информационная поддержка жизненного цикла изделий машиностроения. Принципы, системы и технологии CALS/ИПИ. / А. Н. Ковшов, Ю. Ф. Назаров, И. М. Ибрагимов, А. Д. Никифоров. М.: Академия, 2007. — 304.
  21. ИСО/МЭК 14 598−4:1999. Информационные технологии. Оценка программного продукта. Часть 4: Процесс для закупщика. 1999.
  22. ИСО/МЭК 14 598−5:1998. Информационные технологии. Оценка программного продукта. Часть 5: Процесс для блоков оценки. 1998.
  23. ИСО/МЭК 9126−1:2001 Программирование. Качество продукта. Часть 1: Модель качества. 2001.
  24. ИСО/МЭК 9126−2:2003 Программирование. Качество продукта. Часть 2: Внешние показатели. 2003.
  25. ИСО/МЭК 9126−3:2003 Программирование. Качество продукта. Часть 3: Внутренние показатели. 2003.
  26. ИСО/МЭК 9126−4:2004 Программирование. Качество продукта. Часть 4: Качество при использовании показателей. 2004.
  27. Н.М. Комплексная автоматизация в машиностроении./ Н. М. Капустин, П. М. Кузнецов, Н. П. Дьяконова. М.: Академия, 2005. — 368 с.
  28. Д. Искусство программирования: в 3 т. / Д. Кнут. М.: Вильяме, 2011. — Т. 3. Сортировка и поиск. — 2011. — 832 с.
  29. А.И. САПР технологических процессов. / А. И. Кондаков. М.: Издательский центр Академия, 2007. — 272 с.
  30. И.Л. Методы представления знаний / И. Л. Коробова, Г. В. Артемов. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2005. — 80 с.
  31. С.Д. Основы баз данных. / С. Д. Кузнецов. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. — 484 с.
  32. Кунву Ли Основы САПР (CAD/CAM/CAE). / Ли Кунву. СПб.:1. Питер, 2004. 560 с.
  33. В.М. Введение в интеллектуальные системы автоматизированного проектирования / В. М. Курейчик, В. Б. Тарасов // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. 1997. — Т. 6. — № 3. — С. 41−49.
  34. .К. Методы оптимизации при решении задач проектирования СБИС / Б. К. Лебедев // Известия ЮФУ, 2001. — № 1. — С. 56−60.
  35. .К. Методы поисковой адаптации в задачах автоматизированного проектирования СБИС: Монография. / Б. К. Лебедев. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. 192 с.
  36. .К. Адаптивное управление информационными потоками распределенной САПР СБИС / Б. К. Лебедев, Н. Н. Венцов // Известия ЮФУ, 2009. — № 12. — С.59−64.
  37. Липаев В. В Методы обеспечения качества крупномасштабных программных систем. / В. В. Липаев. М.: СИНТЕГ. 2003. — 510 с
  38. В.В. Обеспечение качества программных средств. Методы и стандарты. / В. В. Липаев. Серия «Информационные технологии». М.: СИНТЕГ, 2001.-380 с.
  39. С.П. Структура представления внутренних данных динамического генетического алгоритма автоматизации подбора материалов с заданными свойствами / С. П. Малюков, С. А. Обжелянский // Известия ТРТУ 2002. — № 3. — С. 38−42.
  40. В.Г. Разработка интеллектуальных информационных систем автоматизированного проектирования технологического оборудования: учебное пособие. / В. Г. Мокрозуб. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. — 80 с.
  41. МЭК 50 (191). Международный электротехнический словарь. Глава 191. Надежность и качество услуг. Центральное бюро МЭК. Женева. -1990.
  42. С.С. Технология сельскохозяйственного машиностроения. / С. С. Некрасов, И. Л. Приходько, Л. Г. Баграмов. М.: Мир, 2004. — 360 с.
  43. А. Метрики кода и их практическая реализация в Subversion и ClearCase. Часть 1 метрики. / А. Новичков, А. Шамрай, А. Черников. — 2008. URL: http://cmcons.com/articles/CCCQ/devmetrics/ merticspartl/ (дата обращения: 10.01.2012).
  44. Основы качества программных систем / Ф. И. Андон, Г. И. Коваль, Т. М. Коротун, Е. М. Лаврищева, В. Ю. Суслов. Киев: Академпериодика, 2007. — 680 с.
  45. Основы программной инженерии. Программные требования.-2004. URL: http://swebok.sorlik.ru/lsoftwarerequirements.html (дата обращения: 12.11.2011).
  46. .В. Оптимизация процедур поиска технологических решений в комплексной САПР ТП АСУ ТП / Б. В. Палюх, Г. Б. Бурдо // Вестник ижевского государственного технического университета. — 2010. -№ 3(47).-С. 109−112.
  47. Поиск ассоциативных правил при интеллектуальном анализе данных. Пер. с англ. Деревянко В. URL: http://c0de.g00gle.c0m/p/dvsrc/ downloads/detail?name=2 009 0118lamtranslation.doc.7z (дата обращения: 23.09.2011).
  48. Р 50−605−80−93 Рекомендации. Система разработки и постановки продукции на производство. М., 1993. — 45 с.
  49. Р 50−72−88 Порядок оформления документов, применяемых при нормировании технологических процессов (операций). Технико-нормировочная карта. М., 1988. — 16 с.
  50. Г. В. Основы построения интеллектуальных систем. / Г. В. Рыбина. М.: Инфра-М, 2010. — 432 с.
  51. Т. Принятие решений метод анализа иерархий./ Т. Саати.- М.: Радио и связь, 1993. 278 с.
  52. Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. / Т. Саати М.: Издательство ЖИ, 2008. — 360 с.
  53. И. Инженерия программного обеспечения. 6-е издание. / И. Соммервил. М., СПб., Киев, 2002. — 623 с.
  54. О.И. Информационное обеспечение автоматизированного проектирования технологического процесса сборки обуви Текст.: автореф. дис.. канд. техн. наук: 05.19.06. -М, 2009.
  55. Т. Надежность программного обеспечения. / Т. Тейер, Р. Липов, Э. Нельсон. -М.: Мир, 1981.-325 с.
  56. Технологические процессы машиностроительного производства / A.A. Черепахин, В. В. Пыжов, И. И. Колтунов, В. А. Кузнецов. М.: Форум, 2010.-528 с.
  57. Е.В. Методы повышения оперативности разработки проектно-сметной документации / Е. В. Толкачева // Материалы 63-й научно-технической конференции ГОУ «СибАДИ». Омск: СибАДИ, 2009. — Кн. 3. -С. 180−183.
  58. Е.В. О подходе к поддержке решений при автоматизированном составлении проектной документации / Е. В. Толкачева // Материалы международного информационного конгресса «МИК-2010». -Омск: Правительство Омской области, 2011. С. 591−595.
  59. A.A. Компьютерные технологии, моделирование и автоматизированные системы в машиностроении. / A.A. Черепашков, В. М. Носов. -М.: ИнФолио, 2009. 642 с.
  60. Чубукова И.А., Data Mining. / И. А. Чубукова М.: Бином Пресс, 2010.-382 с.
  61. Ширяев H. CALS, PDM, PLM, далее везде. / Н. Ширяев // САПР и графика. — 2002. — № 12.
  62. Экономика предприятия / ред. Н. А. Сафронова. М.: Экономиста, 2003.-608 с.
  63. Энциклопедия PLM. / Д. И. Ушаков, Д. Левин, В. Малюх. М.:1. Азия, 2008. 448 с.
  64. Association Rule Data Mining Applications for Atlantic Tropical Cyclone Intensity Changes / Yang Ruixin, Jiang Tang, Donglian Sun// Wea. Forecasting.2011. Vol.26. — P. 337−353.
  65. Chan K.C.C. APACS: A System for the Automatic Analysis and Classification of Conceptual Patterns / K.C.C. Chan, A.K.C. Wong // In Comput. Intell. 1990.-№ 6.-P. 119−131.
  66. Chan K.C.C., Wai-Ho Au: An effective algorithm for mining interesting quantitative association rules / K.C.C. Chan // Proceedings of the 1997 ACM symposium on Applied computing. 1997.
  67. Chen R. S. C.C. Using Data Mining Technology to Deign an Quality Control System for Manufacturing Industry / R.S. Chen, Y.C. Chen, C.C. Chen // Proceedings of the European conference of systems. 2010. — P. 271−276.
  68. Clustering Using Positional Association Rules Algorithm on Protein Sequence Motifs/ Bernard Chen, Michael Miller, Timothy Montgomery, Terrance
  69. Griffin // International Conference on Bioinformatics & Computational Biology (BIOCOMP 2010). Las Vegas: 2010. — P.75−80.
  70. Data Mining Association Rules for Making Knowledgeable Decisions/ A.V. Senthil Kumar, R. S.D. Wahidabanu // Data Mining Applications for Empowering Knowledge Societies. 2009. — P. 43−53.
  71. Dimitrijevic M. Web Usage Association Rule Mining System / M. Dimitrijevic, Z. Bosnjak // Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and Management. 2011. Vol. 6. — P. 137−150.
  72. Discovering association rules in Data Mining Lam S.N. // Department of Computer Science University of Illinois at Urbana-Champing. 2011. URL: http://wenku.baidu.com/view/39a3 If5bbe23482fb4da4c78. html (дата обращения 10.11.2011).
  73. Eui-Hong (Sam) Han Scalable Parallel Data Mining for Association Rules / (Sam) Han Eui-Hong, G. Karypis, V. Kumar // Transaction on Knowledge and Data Engineering. 2000. — Vol. 12(3). — P. 728−737.
  74. Jiawei Han Mining frequent patterns without candidate generation. / Jiawei Han, Jian Pei, Yiwen Yin // Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference on Management of data SIGMOD '00. 2000. Vol. 29. — P. 1−12.
  75. Jong Soo Park Using a hash-based method with transaction trimming for mining association rules. / Park Jong Soo, Chen Ming-Syan, P. S Yu // Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions. 1997. — Vol. 9. — P. 813 825.
  76. Lakshmanan Laks V. S. The segment support map: scalable mining of frequent item sets / Laks V. S. Lakshmanan, Carson Kai-Sang Leung, Raymond T. Ng // ACM SIGKDD Explorations Newsletter. 2000. — Vol. 2. — P. 21−26.
  77. Maurice Houtsma Set-oriented mining for association rules / Houtsma Maurice, Swami Arun // Research Report RJ 9567: IBM Almaden Research Center. 1993. Vol. 2. Vol. 2. — P. 25−33.
  78. Ming-Syan Chen Data Mining: An Overview from a Database Perspective / Chen Ming-Syan, Han Jiawei, S. Yu Philip // IEEE Trans. On Knowledge And Data Engineering. 1996. — P. 32−37.
  79. Natarajan R. Interestingness of association rules in data mining: Issues relevant to e-commerce / R Natarajan, B. Shekar // Sadhana, 2005. -Vol. 30.-P. 291−309.
  80. Parallel data mining for association rules on shared-memory multiprocessors / M. J. Zaki, M. Ogihara, S. Parthasarathy, W Li // Proceedings of the 1996 ACM/IEEE conference on Supercomputing (CDROM) Supercomputing '96.- 1996.-P. 21−30.
  81. Philip S. Yu Association rule mining on streams / S. Yu Philip, Chi Yun // Encyclopedia of Database Systems. Springer US. 2009. — P. 136−139.
  82. Rakesh Agrawal Fast Algorithms for Mining Association Rules. / Rakesh Agrawal, Ramakrishnan Srikant // Proceedings of the 20th VLDB Conference Santiago, Chile. 1994 — 1994. — P. 91−98.
  83. Rakesh Agrawal Mining association rules between sets of items in large database / Rakesh Agrawal, Thomasz Imielinski, Arun Swami // Proc. of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data. 1993. — P. 207−216.
  84. Veeramalai Sankaradass A Descriptive Framework for the Multidimensional Medical Data Mining and Representation / Sankaradass Veeramalai, Arputharaj Kannan // Journal of Computer Science. 2011. — Vol. 7 (4).-P. 519−525.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!