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機械工程中計算機測試系統的數據分析研討
1、機械工程計算機測試系統數據分析概述和環節
1)機械工程計算機測試系統概述 信息服務·隨著機械工程科學計算的發展和計算機技術的日新月異，機械工程機電一信息管理體化程度越來越高，機械工程生產過程的自動化和智能化程度也不斷的提高， 茜 眨劈因而，機械工程計算機測試系統也越來越復雜。機械工程計算機測試系統數據分析的基本任務就是對機械工程的各種被測試對象進行測試，從中獲取被測試對象的變化規律與過程控制的動態信息，并且對這些數據進行分析與挖掘，從而得出有用的信息，對信息進行深入分析，提高信息的利用率。一個系統完善的機械工程計算機測試系統主要有信號轉換裝置、傳感器、現實與記錄功能和信號分析處理裝置等多個功能模塊構成。機械工程計算機測試系統的基本結構如圖1所示。
2)機械工程計算機測試系統數據分析環節機械工程計算機測試系統數據分析的第一個環節是傳感信號，也即是說通過一個被測量敏感元件或者是被測量傳感器把機械工程中被測試的量或者被觀察的量進行轉換，轉化為一個液壓的、電的、氣動的或者是其他各種形式的物理量。而客戶I I客戶I I客戶I I tern。t數據庫J卜 __fl 數 析與詈 發布 分HI J周局域網計算機與數I l VX[或PXI I I CPIB或串數據記錄、據采集設備lI 設備 ll 口設備 l1分析與發布圖1 機械工程計算機測試系統基本結構這個機械工程中被觀察與被測試的量與被轉換的輸出量直接必須根據一種可利用的具有明確關系的物理定律。機械工程計算機測試系統中的傳感器就是用來實現被測試量與輸出物理量直接轉換的裝置。
機械工程計算機測試系統數據分析的第二個環節就是轉換信號和調整信號。通過傳感環節之后，把被測試和觀察的物理量轉換為電感、電阻、電容或者是電壓、電流等電參數，由于各種外界或者是內部的干擾不可避免，因此在測試過程的各種因素是無法完全控制的。此外，為了進一步將機械工程測試系統的數據也信號輸入計算機進行深層次的數據分析與處理， 為了用被測試與觀察的信號驅動記錄、顯示和控制等儀器，因此在通過傳感后的各種檢測信號還必須進行放大、調理、濾波以及運算分析等一系列加工分析處理過程，以達到抑制機械系統測試的干擾噪聲，提高數據分析的噪聲比，也就便于后續環節中的數據處理和進一步的數據分析傳輸。
機械工程計算機測試系統數據分析的第三個環節就是利用挖掘、分析、處理這些信號，并且顯示記錄。數據分析主要包括信號的頻域分析、信號的時域分析以及信號的相關分析。而記錄顯示則主要是原波形顯示和處理后波形顯示等記錄顯示。通過對這些信號的分析處理和顯示，可以分析出機械運作的實際情況與運作的狀態等。
2、機械工程計算機測試系統數據分析方法
機械工程計算機測試系統的數據分析法是多種多樣的，在具體的數據分析過程中必須根據數據的特點，機械工程的特點具體選擇出相適應的數據分析方法。下面主要介紹一下一些機械工程計算機測試系統的數據分析方法：
1)機械工程計算機測試系統數據的關聯分析法機械工程計算機測試系統數據分析的關聯分析法是基于相互依賴關系的關聯規則的數據之間，其任務就是對數據庫中的數據信息進行分析，從中發現支持度和可信度兩者都大于給定值的強壯規則。因而，關聯分析法主要是用來找出機械工程中協同數據之間的相互關系，并且導出一些不確知的數據模式，通過巳知的數據關系和未知的數據模式構造出新的協同的系統數據規則。應用比較普遍的關聯分析方法算法主要有Apriori、 DHP、 SIISETM 等。
機械工程計算機測試系統數據分析的關聯規則法主要有兩個步驟：首先，搜索出全部頻繁項集。就是要根據用戶給定的最小支持度對測試數據進行分析尋找，從中找出頻繁項目集，這個頻繁項目集就是必須滿足支持度都大于等于m_in sup的項目集合。如果頻繁的項目集合之間具有包含與被包含的關系時，就找不出數據里面被其他項目集合包含的所有項集合，這種情況成為頻繁大項目集。其次，通過頻繁項集生產關聯規則。也就是在每一個最大的頻繁項目集合里面，根據用戶給定的最小支持度，找出置信度都大于等于用戶規定小置信度(min sup)的關聯規則。
2)機械工程計算機測試系統數據的數據分類分析法機械工程計算機測試系統數據分析采用最頻繁最廣泛的方法就是數據分類分析法。所謂分類分析法就是找出數據中的一個類別的概念進行描述，而這個概念的描述就帶來了這一整類數據的整體信息。一般而言，在數據分類分析法中采用決策樹模式或者是規則來描述該類的內涵。數據中一個類的內涵描述由區別性描述和特征性描述兩部分組成。所謂特征性描述就是指描述數據類中對象的共同性特征，而所謂區別性描述就是指描述數據類之間的區別。分類分析法在機械工程計算機測試系統數據分析中的任務是對測試系統中的信息數據進行分析，準確的描述出每一個事件的類別，從而導出和生產整個時間的分類規則。應用比較廣泛的分類數據分析算法有：C45、CART、ID3等。
數據分析法的關鍵技術是數據分類，數據分類要遵循一定的步驟和原則，數據分類分析法的主要分類步驟有：
(1)獲取訓練數據集合，有相同的數據項存在與目標數據庫的數據記錄和數據集中的數據記錄，從相同的數據項中獲取訓練數據集合。
(2)在訓練數據集合中，每一條的數據記錄都會有已知與之相關聯的類型標識。
(3)對訓練數據集合進行分析，把訓練數據集中數據集記錄的特征屬性提取出來，從而為每一種類型形成精密準確的描述模型。
(4)利用前面步驟所獲得的精密的描述模型對目標數據庫中的數據記錄進行分類，或者對目標數據庫中的數據記錄生成更優化的分類規則(模型規則)。
3)機械工程計算機測試系統數據的聚類分析法機械工程計算機測試系統數據聚類分析法就是將抽象的對象或者是物理的對象分成若干個群體，而在這個群體內部的對象之間具有很高的相似程度，但是在不同的幾個群體之間的對象則相似性相對比較低。所謂聚類分析法就是以一定的規則和模式對分類的數據記錄進行聚集成項目集合。聚類分析法中是采用一組沒有標定的記錄作為輸入集，因而其數據記錄沒有任何分類。聚類分析法和其他數據分析法一樣都必須依據一定的 規則，對數據記錄的集合進行合理的劃分，采用隱式的或者是顯式的方法對數據的不同級別進行描述。聚類分析法可以分析一組沒有分類的數據記錄，能夠根據預先給定的分類規則對數據信息進行分析和處理，從而將沒有分類的數據進行分類，得出分類事件集合，便利與數據的進一步分析與整理和應用。數據分析聚類分析算法中比較常用的有：BIRCH、CLARA、AM 等。
4)機械工程計算機測試系統的序列模式分析法機械工程計算機測試系統的數據序列模式分析方法在某種程度上和關聯規則分析方法相類似，兩者目的相同，都是為了獲得數據記錄之間的關聯。但是兩者也有區別，關聯規則分析法的主要任務是挖掘數據記錄中不同數據記錄項之間的關聯性與關系，而序列模式分析法的主要任務則是個不同的數據記錄之間的關聯性與關系。序列模式分析的數據分析模式的目標是根據用戶指定的最小支持度。對事務數據庫中的數據進行分析，從而分析挖掘出序列模式，選擇出滿足用戶要求的最大序列。因而，序列模式分析法中的序列模式必須是最高的序列。
序列模式數據分析法在對機械工程測試系統的數據進行分析挖掘是必須遵循一定的步驟和規則， 只有嚴格按照一定的程序來進行數據分析才能夠實現數據的有效分析，充分發揮數據的利用效率，得出有用的信息。
第一階段：排序(sort phase)。所謂排序就是在數據庫中對原始的數據庫按照一定的規則與條件進行排序，在排序過程中必須切實貫徹以事務主體為主鍵、以事務時間為次主鍵的原則，用主體序列(customer sequences)的數據庫來取代原始數據庫的序列。
第二階段：最大數據項(1itemset phase)。在數據庫中找出最大的數據項集合L，并且用一組相鄰的整數對最大數據項的集合進行映射，這樣就保證了每一個最大的數據項目集合有一個整數與之相對應。
第三階段：轉換(transformation phase)。以事務所包含最大的數據項目集合所映射的整數litemsets()來代替數據庫中主題序列的每一次事務。
第四階段：序列(sequence phase)。在序列階段就是利用第二階段中的最大數據項目集合來挖掘分析出序列模式。這個階段也是整個序列模式分析數據方法的核心和關鍵步驟。
第五階段：序列最高化(maximalp hase)。在機械工程計算機測試系統中的數據庫中進行查找，從中獲取序列最高的所有序列模式的集合。
3、結論
針對當前機械工程中計算機測試系統的“數據豐富，信息匱乏”的現象，要如何將計算機測試系統采集存儲的數據加以利用，變成為我們所用的有效信息，從存儲是數據中分析挖掘出運行狀態的深層次的有用信息，并且充分利用這些分析挖掘出來的信息增強監控過程的能力和效率，這不僅是當前機械工程計算機測試系統研究的重點與熱點之一， 同時本文也以此課題為研究對象，以期對計算機測試系統數據分析挖掘技術的改進與提高有一定的借鑒意義。本文根據不同的機械工程檢測對象的特點對傳統的計算機測試系統的數據分析方法進行了改進，并且提出了機械工程中計算機測試系統的一些檢測數據分析處理的方法。
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