（计算机应用技术专业论文）基于本体协助的数据挖掘在质量控制中的应用.pdf

硕十学付论文 摘要 质量控制是企业生产中最重要的一环，质量控制方法一直都是制造业研究的热点。 目前基于数据挖掘的质量控制方法是研究的热点，有不少研究人员围绕数据挖掘提出了 各种不同的质量控制方法，例如基于动态数据挖掘的质量控制、把数据挖掘应用于控制 图中，以及使用各种不同的挖掘算法，如粗糙集，关联规则挖掘等算法来提高质量控制 的效率。然而随着新的制造模式出现，挖掘过程没有领域专家参与的情况下，如何利用 数据挖掘更好地实现质量控制，本论文引入了本体的理论及其方法。 本文对目前的质量控制技术进行了较为深入的研究，并结合制造业发展的新趋势， 提出了一种新的质量控制方法一基于本体协助的数据挖掘质量控制方法，本体的协助首 先可以克服数据挖掘需要领域专家参与的缺点，又为后继的研究提供了很大的扩展空 阳j ，应用本体可以实施网络制造下集成平台的构建和知识共享，为质量控制的进一步研 究工作奠定了基础。 在对质量管理领域调研的基础上，通过了解质量管理领域的各种概念以及联系，利 用t o v e 方法对质量管理进行了本体建模，为方便后继的使用，用o w l 对质量本体进 行了形式化描述，在p r o t 6 9 6 3 1 中进行了本体编辑。在o w l 文件的基础上，可以对质量 本体中的概念进行查询以及概念之间的推理。本体对数据挖掘的协助主要体现在两个方 面，基于挖掘方法本体的协助和基于挖掘对象本体的协助，本文使用的是后者，通过本 体的概念分类，使知识表示可以在概念分类上进行推理，使得挖掘在高层次上进行，从 而能产生更清晰的概括用来指导低层次数据的挖掘。 本文针对传统的本体协助数据挖掘的理论只有论证而无具体方法的现状，在本体的 协助下，首次把本体的协助用于数据挖掘的全过程，并提出了具体的方法和算法。并在 此基础上针对质量数据进行了质量建模。最后本文选取了浪潮超越数控实验室中车削螺 纹的质量历史数据对模型进行了仿真试验。 关键词：本体：质量控制；数据挖掘；协助 基丁本体协助的数据挖掘毋：质量控制中的应用 a b s t r a c t t h eq u a l i t yc o n t r o li so n eo ft h em o s ti m p o r t a n tw o r l ( si nt h em a n u f a c t u r i n gi n d u s t r y w h i c hi ss oe m p h a s i z e di nt h er e s e a r c ha n dp r a c t i c e a tp r e s e n t ，t h em o s tf r e q u e n tq u a l i t y c o n t r o lm e t h o di sb a s e do nt h ed a t am i n i n g ，f o re x a m p l e ，t h r o u g ht h ed a t am i n i n gt oi m p r o v e t h ee f f i c i e n c yo fs q ca n du s i n ga r i t h m e t i ct om a k et h ed a t am i n i n gt oe f f i c i e n tt og e tt h e g o o dq u a i l t yc o n t r o lp e r f o r m a n c e w i t ht h ed e v e l o p m e n to f m a n u f a c t u r i n g ， f o re x a m p l et h e n e t w o r k e dm a n u f a c t u r i n gw h i c hh a st h ed i f f e r e n tp a t t e mw i t ht h et r a d i t i o n a lw a yt h e t r a d i t i o n a lq u a l i t yc o n t r o lm e t h o dd o e sn o ts u i tf o rt h en e ws i t u a t i o n t og e tt h eb e t t e re f f e c t o f q u a l i t yc o n t r o l ，o n t o l o g yi si n t r o d u c e d t h et h e s i sp r o m o t e san e wq u a l i t yc o n t r o lm e t h o dw h i c hi sb a s e do nt h eo n t o l o g y a s s i s t a n c ed a t am i n i n g t h em e t h o dc a ns u i tt ot h en e we n v i r o n m e n ta tt w oa s p e c t s f i r s t ，i t c a np r o v i d et h eu n i f o r mv i e ws i g h ti nt h en e w w o r k i n ge n v i r o n m e n t s e c o n d ，i ta c t sa sa d a t am i n i n ge x p e r tr o l et og u i d et h ep r o c e s so f d a t am i n i n gt oa t t a i nt h em e a n i n g f u lr e s u l t t h et h e s i sb u i l taq u a l i t yc o n t r o lo n t o l o g ym o d e lu s i n gt h ea b o v em e t h o da f t e rd e e p l y r e s e a r c hi nt h eq u a l i t ya n do n t o l o g ya r e aw h i c hi sr e a l i z e di np r o t 6 9 6w i t ht h ef o r m a to fo w l t h ea s s i s t a n ta c t sa ss e a r c h i n ga n dd e d u c t i n gi nt h eq u a l i t yo n t o l o g yw h i c hi sa c h i e v e db e f o r e t h r o u g ht h ea s s i s t a n to f o n t o l o g y ，d a t am i n i n gc a nw o r kw i t h o u tt h ed a t am i n i n ge x p e r t s o t h eb e t t e rq u a l i t yc o n t r o lr o l ec a nb ed e d u c e df r o mt h ef o r m e rs t e p s f i n a l l yw ep i c ku pas e to fd a t at oc h e c kt h em e t h o dw ep r o m o t e t h ed a t ac o m e sf r o m i n s p u rc o m p a n y w eb u i l tt h eq u a l i t yc o n t r o lm o d e lw i t ht h em e t h o dw h i c ht h et h e s i s p r o m o t e sa n dt e s tt h em o d e lw i t ht h e s e sd a t au s i n gt h e s ed a t a k e yw o r d s ：o n t o l o g y ；q u a l i t yc o n t r o l ；d a t am i n i n g ；a s s i s t a n c e ； 硕十学伊论文 插图索弓 图1 1 控制图2 图1 - 2 本文研究框架6 图1 3 构造本体的方法7 图2 1 本体设计与评价的过程1 1 图2 2k d d 过程1 4 图2 3 数据挖掘任务1 5 图3 1 质量文档本体的数掘模型2 1 图3 2 质量系统角色术语2 1 图3 3 在p r o t 6 9 6 中编辑质量系统角色本体3 1 图4 1 基于数据挖掘方法本体的数据挖掘过程3 5 图4 2 执行分类任务的3 个方案 3 5 图4 3 饮料的概念分类3 7 图4 4 基于挖掘对象本体的数据挖掘模型3 8 图4 5 带路径数组的概念层次3 8 图4 6 产品生产示意图4 2 图4 7 本体协助调研分析进行类的实例化4 3 图4 8 本体协助调研分析4 3 图4 9 在质量本体库中找到的主管类4 4 图4 1 0 主管类的实例化信息4 4 图4 1 1 主管类中张三的实例化信息4 4 图4 1 2 确定产品相关类的算法流程4 5 图4 1 3j e n a 各组成部分在语义检索中的作用4 7 图4 1 4 部分质量本体结构4 7 图5 1 车床构造图5 0 图5 2 车削螺纹加工5 2 图5 3 车削螺纹加工过程图5 3 图5 4 基于数据挖掘的车削螺纹闭环质量控制系统5 4 图5 5 利用d t s 实现数据导入，5 6 图5 6 车削螺纹领域部分本体结构图5 6 图5 7 属性值约简的结果 5 7 荩丁本体协助的数据挖掘存质帚控制中的膨用 附表索引 表3 1 关系中参数所代表的意义2 3 表4 1 某些动物的知识表达系统4 1 表5 1 车削螺纹离线数据库参数表数据字典5 3 表5 2 车削螺纹对象及属性表5 5 表5 3 车削螺纹的决策属性集5 7 表5 4 部分决策规则5 8 表5 5 模型对测试记录的分类能力5 8 表5 6 基于数据挖掘的质量控制方法与s q c 的效果对比5 8 兰州理工大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的 研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均 已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：匆1 才僵 日期：泸0 年厂月如日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借 阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 l 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密团。 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者签名：跏1 中7 私 导师签名： 网 皂型 日期：。7 年乒月矽日 日期：年月日 硕十学伊论文 1 1 课题研究的意义 第1 章绪论 质量控制是企业所有活动的重点。历史地考察质量控制，大致经历了以下三个发展 阶段【l j ： 1 质量检验阶段 2 0 世纪初，美国工程师泰勒( e w t a y l o r ) 根掘1 8 世纪末工业革命以来大工业生产的 管理经验与实践，提出了“科学管理”理论，创立了“泰勒制度”。泰勒的主张之一就 是计划与执行必须分开，因而需要有“专职检验”这一环节，以判明执行情况是否偏离 计划，是否符合标准。 2 统计质量控制( s q c ) 阶段 1 9 2 4 年，美国贝尔研究所的休哈特( w a s h e w h a r t ) 运用数理统计的原理提出了经济 控制生产过程中产品质量的“60 ”法，即后束发展完善的“质量控制图”和“预防缺 陷”的理论，其目的是预防生产过程中不合格品的产生。1 9 3 1 年，休哈特出版了工业 产品质量的经济控制专著。1 9 2 9 年，贝尔研究所的道奇( h e d o d g e ) 和罗米格( l g r o m i 曲 发表了“挑选型抽样检查法”论文，目的是解决在破坏性检验情况下如何保证产品质量， 并使检验费用较少的问题。他们是最早把数理统计方法引入质量管理领域的三位学者。 3 全面质量管理( t q c ) 阶段 5 0 年代以来，随着社会生产力的迅速发展，科学技术以及社会经济与文化的不断进 步，出现了许多新情况。这时仅仅依赖质量检验和运用统计方法是很难保证与提高产品 质量的。同时，把质量职能完全交给专业的质量控制工程技术人员去承担也是不妥的。 因此，自5 0 年代起，许多企业就有了全面质量管理的实践。最早提出全面质量管理概 念的是美国通用电气公司的质量总经理菲根堡姆( a v f e i g e n b a u m ) 。1 9 6 1 年，他出版了 全面质量管理一书。该书强调质量职能应由公司全体人员来承担，解决质量问题不 能仅限于产品制造过程，质量管理应贯穿于产品质量产生、形成和实现的全过程，且解 决质量问题的方法是多种多样的，不能仅限于检验和数理统计方法。 对应于上述三个质量管理阶段，质量控制技术也从最普遍的统计质量控制发展到基 于智能信息处理的控制方法，特别是随着数据仓库和数据挖掘技术的兴起，人们利用从 大量质量历史数据中提取知识能更好的控制在线生产，基于数据挖掘的方法相比原来使 用的统计质量控制有了质的分别，在一段时期内，基于数据挖掘的质量控制技术在很大 程度上提高了企业生产的效率。但随着新的制造模式【2 l 如网络化、全球化、智能化以及 虚拟化的出现以及数据挖掘方法的固有局限性【3 】，传统方法已经不能适应新形势下的质 量控制，成为制约企业发展的瓶颈。因此在新的制造模式下探寻新的质量控制方法，实 现更高效率的质量控制具有非常重要的意义。 萆丁本体协助的数据挖掘在质带拧制中的府用 1 2 质量控制技术的研究内容 质量控制研究的宗旨是提高控制方法的效率，尽可能地使生产过程处于控制范围之 内，提高产品的合格率。一般束讲，质量控制是一套流程，而核心在于控制技术。本文 主要研究的是控制技术，而非质量控制的整个流程。目前对其技术的研究主要集中在两 种技术上。 1 统计质量控制技术 统计质量控制是目自仃应用范围最广的质量控制方法，其研究也较成熟。它利用产 品的质量指标遵循j 下态分布这样一个规律来进行控制。控制的方法是采用控制图【l 】，一 般控制图的原理如图1 1 所示。图中中心线记为c l ( c e n t r a ll i n e ) ，上控制界限记为 u c t ( u p p e r c o n t r o l l i m i t ) ，下控制界限记为l c l ( l o w e r c o n t r o l l i m i t ) 。图中有按 时间顺序抽取的各样本统计量的数值图中中心线是所控制的统计量的平均值。上、下控 制界限与中心线相距数倍标准偏差，它是区分质量波动是由偶然因素引起还是由系统因 素引起的准则，从而判明生产过程是否处于统计控制状态。 图1 1 控制图 统计质量控制技术研究的主要内容是统计技术，如何提高统计准确率以绘制更加接 近实际生产过程的控制图，采用的主要方法是数理统计方法。 2 基于数据挖掘的质量控制技术 数据挖掘是指从数掘中发现有用的，隐藏的模式的过程。随着企业生产的进行，积 累大量的质量历史数据，基于数据挖掘技术的知识发现特性，人们便把这种技术应用于 质量控制，从历史数据中挖掘出具有价值的质量控制信息用于后续的生产控制，这便是 基于数掘挖掘的质量控制技术。这种技术的核心是数掘挖掘技术。基于数掘挖掘的质量 控制技术与统计质量控制有着本质的区别，它不需要事先设定控制规则，控制规则直接 从质最历史数据中提取出来，避免了事先设定的不灵活性。数掘挖掘是一种相对成熟的 技术，目前人们对这种控制方法的研究主要集中在数据挖掘在质量控制中的应用。针对 2 硕十学 青论文 控制对象的特点，选用合适的挖掘方法，实现具体的质量控制。 1 3 质量控制的研究现状及发展趋势 1 3 1 研究现状 1 统计质量控制 统计质量控制利用控制图柬实现对产品质量的控制，但控制图的明显缺陷是对质量 控制规则的事先假定，这是不科学的，因为生产过程是动念变化的，控制规则需要随 着生产过程的变化而变化，而控制图却不能适应这种要求，除此之外，控制图的绘制也 存在很多缺点，比如单纯应用正态分布这种统计方法，不足以确定影响质量的确切因素。 围绕控制图，学者提出了多种改进控制图的方法，例如s h e w h a r t 控制图采用的是显著性 检验方法，基本原理是“30 原则”( 也有人称为60 方法) ，即认为：控制界限6 0 = 中心 线+ 3o ，控制界限宽度为60 。这相当于假设检验的显著性水平为a = 0 0 0 2 7 ， 但是， 传统的s h e w h a r t 控制图中的统计变量由当前观察值得出，当日i 统计变量不与以前观察 值相关联的统计方法实际上弃置了系统的时域特征，无法具有较高的精度和对质量变异 的敏感性；c u s u m ( 累积和) 控制图1 4 】则是利用序贯分析的原理，以历次观测的累计结果 判断生产过程是否处于统计控制状态，因此具有累积效应，利用的信息量多，因而用于 判断生产过程异常的灵敏度提高了，解决了常规控制图的对小偏移不灵敏的缺点，并从 一定程度上克服了上面所提到的两种错误的出现概率，提高了过程控制效率。继1 9 5 4 年佩基( p a g e ) 提出累积和( c u s u m ) 控制图之后，1 9 5 9 年罗伯特( r o b e r t s ) 又提出了另一 种能够有效地控制过程小偏移的方法：e w m a ( 指数加权滑动平均) 控制图f 5 】的指导思想 是基于在生产过程中最近的观察值可以反映更多的质量信息的原则，在确定生产过程的 质量特征值时，赋予新的统计变量以较大的权值，旧的权值逐渐减小，这样能够同时兼 顾系统的频域和时域特性，比较适合于面向a m t 环境下的统计质量控制研究。 2 基于数据挖掘的质量控制技术 数据挖掘是一种成熟的技术，目i j 这种技术的研究重点是数掘挖掘的应用问题。b i l l t s e n g 基于数据挖掘针对飞轮的表面抛光进行了控制参数提取并实施控制，与传统方法 相比收到了很好的效果。浙江大学的吴铁军教授也首次联合上海宝信软件开发了针对钢 铁行业高炉炼铁的以数据挖掘作为基础的质量控制系统。 基于数据挖掘的质量控制技术的另外一个主要的研究方向是通过对挖掘算法的改 进来解决实际问题。我国电力系统在1 9 9 8 年使用基于粗糙集的增量算法来解决电力供 应预测的质量问题，从电力历史数掘库中提取挖掘信息预测未来的电力供应，很好的解 决了电力供应和调度之间一直存在矛盾的问题。另外基于数据挖掘的质量控制在故障诊 断，废次品原因分析、质量监督、高效教学质量评估等方面都有很广泛的应用，这罩就 不详举。这些技术的本质就是应用各种数据挖掘的工具，例如粗糙集、神经网络和遗传 算法等针对各自应用不同的特点获得相应的控制方法。 基丁本体协助的数据挖掘 ：质帚拧制中的府用 1 3 2 存在的问题及面临的困难 随着应用范围和制造模式的转变，当前主要的控制技术也存在很多的问题。 1 数掘挖掘技术本身的局限性 基于数掘挖掘的质量控制具有一个显著的技术局限性 3 1 ，即挖掘过程需要质量领域 专家的参与与引导来避免无意义的结果，但每一个数据挖掘过程并不能保证都会有领域 专家在场，这从很大程度上限制了它应用的深度和广度，况且即使在场，专家的主观性 也会给挖掘过程形成误导，以致挖掘出的知识不能客观的反应实际质量控制规则。 2 传统控制技术在新制造模式下的不适应性 随着新的制造模式【2 】的兴起，全球化、敏捷化、网络化的制造特点使得制造业的质 量数据正从集中转向分散，从格式统一的数据转向多样化的数据，这一局面又大大促进 了数据挖掘在质量控制中的应用，并且对数据挖掘的应用模式提出了新的要求，比如分 布式制造环境下，要利用数据挖掘进行质量建模首先要进行数掘选取，但对异构环境下 的数据选取牵涉到标准统一的问题，而且异构系统下的数据在表达方式上也会不同，进 行数据选取在新的制造模式下需要新的方法来进行。 1 3 3 质量控制的发展趋势 如何在新的制造模式下实施质量控制是未来质量控制研究的主要内容，新的制造模 式1 2 1 主要表现为： 1 全球化 7 制造全球化的概念出于美同欧等发达国家或地区的智能系统计划。近年来随着 i n t e m e t 技术的发展，制造全球化的研究和应用发展迅速。制造全球化包括的内容非常 广泛，主要有市场的国际化，产品销售的全球网络正在形成；产品设计和开发的国际合 作；产品制造的跨国化；制造企业在全球范围内的重组与形成，如动态联盟公司；制造 资源的跨地区、跨国家的协调、共享和优化利用：全球制造的体系结构正在形成。 2 敏捷化 使生产推向市场准备时间缩为最短，使机械制造企业机制能灵活转向。随着生活水 平的r 趋提高，对产品的需求和评价标准从质量、价格、功能转变为最短交货期、最大 客户满意、资源保护和污染控制等方面。是一种继大量生产时代后的制造产品、分配产 品和提供服务的新的制造模式。强调将许多柔性的、先进的、实用的制造技术，高素质 的劳动者以及企业之间和企业内部灵活的管理三者有机地结合起来，对顾客需求的产品 和服务驱动的市场，迅速做出快速响应。 3 网络化 当前网络技术特别是i n t e r n e t i n t r a n e t 技术的迅速发展，f 在给企业创造活动带束新 的变革，其影响的深度、广度和发展速度往往远超人们的预测。网络制造主要包括以下 几个方面：制造环境内部的网络化，实现制造过程的集成；制造环境同整个制造企业的 网络化，实现制造环境与企业中工程设计、管理信息系统等各予系统的集成：企业与企 业间的网络化，实现企业问的资源共享、组合与优化利用；通过网络实现异地制造。 4 硕十学竹论文 4 智能化 市场变化频繁和难以预测，产品的生命周期日益缩短，产品更新速度不断加快，顾 客对产品的需求趋向个性化、多样化，生产自动化技术不断提高，生产者的创新作用愈 来愈重要，信息化技术的应用愈来愈广泛。这些因素使制造业的生产模式和管理方式发 生了根本的改变：企业生产从面向产品转变为面向客户、面向需求、面向服务；企业的 主要生产要素正从劳动力和资本转向知识；企业的生产过程正从流水线式和自动线式、 单品种固定式规模生产转向多品种、柔性、并行式、智能化的集约生产。与此相应的企 业管理模式也从低效率、多层次会字塔式、分级递阶管理转向能够充分发挥人的智力和 创造性，能够快速反应市场需求的、智能化分布式网络合作生产管理系统。 新的制造模式同样对质量控制提出了新的要求，传统的控制方法主要是面对单个企 业，单一生产线，已经不能适应新的制造要求，质量控制技术的发展趋势体现为以下几 个方面。 1 利用分布式技术研究网络制造下的质量控制 主要是针对质量控制模式的研究，当传统方法不能解决新的模式下的问题时，人们 首先就提出应用分布式技术来解决这种问题。东南大学的赵明光教授研究了网络化制造 环境下机械加工质量控制系统的设计与实现，他利用了网络技术使分布在不同地域的制 造单元进行协同制造，并利用服务器从总体上控制，使用盟主企、l ( s e r v e r ) 和盟员企业 ( c l i e n t ) 端和工艺过程专家来实现，实施上使用了基于w e b 的技术，上海大学的c i m s 及机器人中心也对网络制造下的质量控制进行了研究，但从技术本身上来讲，其所使用 的技术仍是纯粹的计算机网络技术，并为从根本上来研究在网络制造模式下的质量控制 方法。 2 构建新的网络制造集成平台进行质量控制 如果使质量控制能够更好的发挥作用，其所依赖的工作平台的研究也是一项重要的 内容，网络化就会牵涉到地域的广阔性，同样会出现数据的异构性，如何解决分布式环 境下数据的统一标准和知识共享是集成平台解决的首要问题。单纯的应用基于w e b 的 分布式控制技术是远远不行的。首先一个最明显的缺陷就是单纯的w e b 技术无法克服 各个实体企业的使用标准的不同，这要在中间件上花费很多功夫。除了研究相应的提高 控制效率的挖掘工具外，更要从生产模式上去研究控制模式。 为了解决在分布式环境下的异构数据问题，利用本体是一个很好的解决方法。本体 原是哲学领域中的概念，表示一个实体，是对某领域应用本体论的方法分析和建模的结 果，即把现实世界中的某个领域抽象为一组概念及概念之间的关系。从定义上讲：“本 体是共享概念模型明确的、形式化的规范描述”。“共享”指本体所表达的认识是在一定 范围内得到公共认可的概念集；“概念模型”指通过对反映客观世界现象的组概念抽 象而形成的模型；“明确”指所使用的概念以及使用时的约束都有显式的定义，而不是 隐式地存在于人脑或嵌入在软件中；“形式化”指这些概念和约束都是计算机可读的。 由于本体具有共享和可重用等特征，具有良好的概念层次结构以及对逻辑推理的有效支 持，并且能从语义和知识层次上描述信息系统的概念模型，因此从2 0 世纪9 0 年代丌始， 荜丁本体协助的数据挖掘仵质量控制巾的声j h 引起了人工智能领域的广泛关注，被应用在知识工程、知识表达、自然语言处理、信息 检索、信息集成和知识管理等诸多领域，同时也成为语义网的重要使能技术。 在本体所规范的这种框架下实施质量控制，整个虚拟企业就像是一个实体企业，是 本体作为其中应用的中间件来屏蔽了中问的细节。在这个基础上实施质量控制，原来的 技术就可以使用，目前质量控制研究的趋势就是在这种网络制造下的质量控制理论以及 实际技术的研究，研究如何在虚拟企业集成平台的技术上实施质量控制，如何更好的使 质量控制技术和集成平台更好的耦合是今后质量控制研究的发展趋势。 1 4 本文主要的工作及论文结构安排 针对新的制造模式下存在数掘异构性的特点以及传统数据挖掘的局限性，本文在研 究过程中引入本体末克服上述两个弊端，一方面质量本体能解决分布式制造环境下标准 统一的问题，而且还能为将来的企业知识共享和交流提供平台，另一方面在又能利用本 体协助数据挖掘，弥补数据挖掘过程需要领域专家的局限性。本文主要从三个方面进行 研究：质量本体的构建、本体协助数据挖掘以及利用这种方法进行质量建模。研究思路 如图l ，l 所示： 图1 2 本文研究框架 1 质量本体的构建研究 包括创建的基本方法，对质量领域内概念进行调研，利用t o v e 企业本体建模方 法对质量本体进行建模，并用本体编辑工具p r o t 6 9 6 进行编辑。一般来讲，本体的创建 步骤i j l 如下： ( 1 ) 确定本体应用的目的和范围：这是建立本体的第一步，也就是所研究的领域或任 务，建立相应的领域本体或过程本体。领域越大，所建本体就越大，因此需限制研究的 范围。 ( 2 ) 本体分析：定义本体所有术语的意义及其之间的关系，该步骤需领域专家的参与， 对该领域理解越了解，所建本体就越完善。 ( 3 ) 本体表示：般用语义模型表示本体。 ( 4 ) 本体检验：建立本体的基本标准是清晰性、一致性、完整性、可扩展性。清晰性 就是本体中的术语应被无歧义地定义；一致性，也就是术语之间关系逻辑上应一致；完 整性，本体中的概念及其关系也应是完整的，应包含该领域内所有概念，但往往很难达 到，需不断完善；而可扩展性，即本体应该能够扩展，在该领域不断发展时能加入新的 6 硕十忙论文 概念。 ( 5 ) 本体的建立：对所建本体按以上标准进行检验，符合要求的可以文件形式存放， 否则转( 2 ) 。图示如下： 图1 3 构造本体的方法 按照上述步骤，本文利用t o v e 企业建模方法对质量本体进行了实际的构建研究， 为后续协助数掘挖掘奠定了基础。 2 本体协助数据挖掘的研究 传统数据挖掘在执行数据选取、清理、转换操作等过程时，决策的依据是往往是领 域专家的主观判断，这其中具有很大的主观性，而且和领域专家的使用偏好有关，不能 有效的指导客观的挖掘过程。而且领域专家不可能每个挖掘过程都在场，这就限制了其 应用和推广，这种特性也限制了普通的挖掘人员不能进行挖掘。本体刻画了领域内的客 观存在，它能在一定程度上代替领域专家的作用来辅助挖掘过程的进行，本文将基于所 构建的本体库，研究其在数据挖掘的全过程进行协助的具体算法和实施方法。 3 基于本体协助数掘挖掘进行质量建模 利用上述方法，选取一个特定领域进行方法的应用研究和实际验证，解释评估所建 立的质量模型，并通过实际生产数据进行模型控制效果的仿真试验，对模型进行验证。 本文的结构安排如下： 第1 章是绪论部分，对本文的研究工作进行了部署。 第2 章对本体、数据挖掘理论及方法进行了阐述。 第3 章应用本体构建的基本理论，利用t o v e 本体建模方法，构建了质量本体库。 第4 章首先阐述了本体协助数据挖掘的基本理论和方法，并针对目前的这种协助只 有概念而无实际方法的现状，本文提出了一套本体协助于数据挖掘进行质量建模全过程 的框架和具体方法，并在具体的步骤中给出了实际算法，利用这种方法建立了质量模型。 第5 章进行了实验，以机械加工中的车削螺纹加工为对象，应用第4 章的方法进行 了车削螺纹质量建模，并对模型进行了验证。 最后是总结和展望，对全文进行了总结，并对下一步要进行的工作进行了展望。 7 荩丁| 本体协助的数据挖掘 ：质黾控制中的府用 第2 章本体、数据挖掘理论及方法 针对传统数据挖掘需要领域专家参与的局限性以及新的制造模式下可能存在的数 据异构性给质量控制带来的困难，本文引入了本体来解决这种问题，本章主要是对本体 以及数据挖掘理论及其方法的概述。 2 1 本体论 2 1 1 本体研究的背景 本论文研究本体的目的是为了使用本体实现对虚拟企业质量管理系统的集成，本体 在系统集成方面学者已经进行了一定的研究，本文在前人研究的基础上对此做了进一步 的研究。 近年柬，关于本体论的研究、开发和应用讵在计算机界逐步传播开来，主要表现在： ( 1 ) 面对知识经济，企业迫切需要建立企业知识库系统，以应对产品的创新性， 环保型、服务、时| 日j 、质量和成本等国际化竞争需求。企业对知识库具有可共享性、可 重组性，可继承性和统一性等要求，因此需要一种使用范围广、应变能力强、稳定性好 的知识组织方法。 ( 2 ) 围绕工程应用软件之间的信息共享，工程工具软件之问的互操作、网络信息资源 重用等问题，企业迫切需要一种适用范围广、应变能力强、稳定性好的知识组织方法。 ( 3 ) 关于中间模型设计的语言和工具，不仅出现了都柏林元数据、x m l 语言、n e t 元 框架等，而且也产生了知识交换格式k i f 、知识查询操纵语圭- k q m l 和丌放式知识互联 0 k b c 等标准。 这一切都表明，研究更深层企业知识的计算机处理将是创建企业知识集成系统，发 展企业可持续发展信息化道路的一条有效途径。 2 1 2 本体的定义 为了解决知识集成中应用技术的多样性，统一性和标准性等问题，本体的发展为问 题的解决带来了希望。 本体( o n t o l o g y ) 又称为实体，源自于形而上学的哲学分支，它对客观世界的事物进 行分解，发现其基本的组成部分，进而研究客观事物的抽象本质。近年来，本体的概念 被越来越多的应用于计算机知识工程领域，用于对客观世界的存在现实进行系统化描 述，方便知识的重用和交互。人们已经从不同的角度为本体论概念进行了定义，其中比 较著名的有“本体是概念模型的一个比较显示的规格说明”和“本体是共享概念的形式 化描述”，其中，“概念模型”是指通过对某个客观现象的相关概念进行辨析和提取而获 得的关于该现象的抽象模型；“显示”是指对所使用的概念的类型，以及这些概念在应 硕十学伊论文 用上的约束给予明确的说明；“形式化”表示本体论以计算机可读的形式存在；“共享” 表示本体论反映的是共同认可的知识。 目前获得大部分研究者公认的本体定义是t o mg r u b e r 于1 9 9 4 年在s r k b ( s h a r e d r e u s a b l e k n o w l e d g e b a s e s ) 的邮件列表中提出的定义：“本体是关于共享概念的协议。共 享概念包括对领域知识建模的概念框架、可互操作的系统通信协议和特定领域知识的表 示协议。在知识共享环境中，本体以定义表达词汇的形式来获得描述”【6 】。 本质上说，本体反映了一个对给定领域的通用观点，是该领域中的概念以及这些概 念问关系的集合，关系反映了概念j 日j 的约束和联系，也可将它看成一种特殊的概念，关 系之间还可以存在新的联系。 2 1 3 本体的作用 1 支持知识的交流 本体的分析澄清了领域知识的结构，从而为知识表示打好基础。本体可以重用，从 而避免重复的领域知识分析。通过构建一个统一框架或者一个规范模型来减少属于和概 念上的差别，使得工作在不同领域之中或者应用不同操作平台的人员之间信息的交流和 共享成为可能。 2 支持不同系统之间的互操作 在不同的建模方法、范式、语言和软件工具之间进行翻译和映射的时候，以实现不 同系统之间的互操作和集成。 3 提高信息化的实施效率和质量 在软件系统的设计以及实现过程中，采用基于本体的方法有很多的好处。利用本体 对需求解决的问题和任务进行规范描述，可以提高需求分析，信息获取的质量，节约成 本。同时，利用本体的概念化的表示可以实现对信息的一致性的进行自动或者半自动的 检查，从而提高系统的系统的可靠性。另外，本体是领域内重要实体、属性、过程及相 互关系形式化描述的基础。这种形式化的描述可称为软件系统中可重用和共享的组件。 2 1 4 本体构造的规则 本体构建方法已经成为很多研究机构关心的问题。从本体的概念来看，它的本质要 求包括概念化、明确、形式化、共享、重用等特征，可以说工程性是本体构建的天然性 特征。在构造本体的规则罩面，目前尚没有统一的说法，最有影响的是g r u b e r 于1 9 9 5 年 提出的5 条规则【s 】： 1 清晰性和客观性( c l a r i t y ) 本体必须有效地说明所定义术语的意思。定义应该是客观的，与背景独立的。当定 义可以用逻辑公理表达时，它应该是形式化的。定义应陔尽可能的完整，所定义的术语 应该用自然语言+ 加以说明。 2 一致性( c o n h e r e n c e ) 9 萆 本体协助的数据挖掘弹质量控制中的府用 本体应该是一致的，也就是说它应该支持与其他定义相一致的推理。它所定义的公 理以及用自然语言进行说明的文档都应该具有一致性， 3 最大单调可扩展性( e x t e n d b i l i t y ) 本体应该为可预料的任务提供概念基础。它应该可以支持自己在已有的概念基础上 定义新的术语，以满足特殊的要求，而无须修改已有的概念定义。 4 编码偏好程度最小( m i n i m a le n c o d i n gb i a s ) 概念的描述不应该依赖于某一特殊的符号层的表示方法，因为实际的系统可能采用 不同的知识表示方法。 5 本体约定最小( m i n i m a lo n t o l o g yc o m m it m e n t ) 本体约定应该最小，只要能够满足特定的知识需求即可，这可以通过定义约束最弱 的公理以及只定义通讯所需要的词汇来保证。 2 1 5 本体的建模原语 本体建模的核心是明确领域中的概念、概念的属性和约束条件、概念之间的层次关 系等。本体的建模原语主要有类、关系、函数、公理和实例等5 种【9 】。 类通常也称为概念。类的含义很广泛，可以指任何事物，如工作描述、功能、行 为、策略和推理过程等。概念之间的关系主要有4 种：p a r t o f ，k i n d o f ，i n s t a n c e - o f ， a t r r i b u t e o f 关系代表了在领域中概念之间的交互作用。形式上定义为n 维笛卡儿积 的子集r ：c 1 c 2 c n 。函数是一类特殊的关系，这种关系中，前n 一1 个元素 可以惟一决定第n 1 个元素，形式化的定义为f ：c x c 。一c 。公理表示永真子 句。实例代表元素，是概念的具体化。 本体建模语壶- ) f l o i l 和0 n t o l i g u a 等，都提供了上述5 种建模原语和概念之间的4 种关系。 2 1 6 本体建模方法 1 i d e f 5 方法 i d e f l l 0 1 的概念是在7 0 年代提出来的，在结构化分析方法的基础上发展起来的，t 9 8 1 年美国空军公布的i c a m 工程中首次用了名为“i d e f ”的方法。i d e f 是i c a md e f i n i t i o n m e t h o d 的缩写，到目前为止已经发展成为一个系列。 本体描述获取方法i d e f 5 ( o n t o l o g yd e s c r i p t i o nc a p t u r em e t h o d ) 提供了两种语言形 式，即图表语占和细化说明语言来描述某个领域的本体。这两种语言是互为补充的， i d e f 5 的图表语言在表达能力的某些方面是很有限的，但是他的这种绘图方式又使它显 得很直观，容易被理解；而i d e f 5 的细化晚明语言是一种具有很强的表达能力的语言， 它可阻把隐藏在图表语言内深层次的信息描述清楚，从而可以弥补图表语言的不足。另 一方面，i d e f 家族中的方法都足相互补充的，例如在一个概念模型的描绘中会遇到很 多相继发生的事件，即一个过程。那么对这些过程的描述也需要一个很好的支持语言， 1 0 硕十学忙论文 i d e f 3 正是一种为获得对过程的精准描述而使用的语占。它提供流程图和对象状态转移 网图( o s t n ) 这两种图来获取，管理和现实过程。 2 s k e l e t a lm e t h o d o l o g y 骨架法 m i k eu s h o d e & m i c h e a lg r u n i n g e r 的骨架法( s k e l e t a lm e t h o d o l o g y ) 】在企业本体基 础之上，是相关商业企业问术语和定义的集合，该方法只提供开发本体的指导方针。包 括确定目的和范围、构建本体、评价、文档化。设计本体的指导方针为以下设计标准： 清楚、一致、可扩展、最小本体承诺、最小编码偏差。 3 t o v e 企业建模法 t o v eo n t o l o g yp r o j e c t 是多伦多大学e n t e r p r i s ei n t e g r a t i o nl a b o r a t o r y 的一个 项目，它的目标是建立一套为商业和公共企业建模的集成本体，并且已经建成了相关本 体。作为该项目的一部分，他们设计了一套创建和评价本体的办法“e n t e r p r i s e m o d e l l i n gm e t h o d l o g y ”t i t l 【1 2 】。t o v e 流程如图2 1 。 图2 1 本体设计与评价的过程 由图3 1 可见该方法包括以下几个步骤： ( 1 ) 激发场景( m o t i v a t i n gs c e n a r i o ) 应用领域的某些场景激发了本体的构建，因此，给出一个场景有利于理解构建本体 的动机。 ( 2 ) 非形式化的能力问题( i n f o r m a lc o m p e t e n c yq u e s t i o n s ) 提出一个本体应该能够回答的各种问题作为需求。通过指明能力问题和场景之问 的关系，可以对新扩展的本体进行进行一定的非形式化的判断。这也是一种仞始的评价， 来判断是否需要扩展本体，或者现有的本体是不是已经能回答所提出的所有的非形式化 的问题。 ( 3 ) 一阶逻辑表达的术语规格说明( f i r s t o r d e rl o g i c ：t e r m i n o l o g y ) 识别领域中的对象，并用一阶逻辑等方式表达出本体中的术语。 ( 4 ) 形式化的能力问题( f o r m a lc o m p e t e n c yq u e s t i o n s ) 用形式化的术语把非形式化的能力问题定义出来。 ( 5 ) 一阶逻辑表达的公理规格说明( f i r s t o r d e rl o g i ca x i o m s ) 本体中的公理指定了术语的定义以及约束。采用本体中的谓词将公里定义为一阶 墓丁- 本体协助的数据挖掘仵质母拧制中的