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知识发现是指从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的模式的处理过程。粗集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具。目前,基于粗集理论的知识挖掘方法已经成为知识挖掘的主要方法之一。 本文主要研究知识挖掘方法在高亮度LED(Light Emitting Diode,发光二极管)芯片制造过程中的具体应用。在综述国内外知识挖掘和粗集理论研究与应用的基础上,通过对高亮度LED芯片制造工艺过程的分析和研究,总结其中的知识并进行分类,提出了基于粗集理论的高亮度LED芯片制造工艺知识挖掘系统模型,研究了知识挖掘过程如何实现,并且开发了一个具有数据输入、信息查询和知识挖掘等功能的原型系统。论文的主要内容包括: 1) 首先分析论文的研究背景和国内外相关理论的研究现状,研究LED芯片制造工艺知识挖掘的意义。研究基于粗集理论知识挖掘的基本原理,讨论了连续属性的离散化、相对约简和相对核、属性的依赖度以及属性的重要度等知识挖掘所用到的概念和方法,并对基于粗集理论的属性约简进行了详细的分析。 2) 分析LED芯片的整个生产制造过程、各关键制造工序的基本原理和特性参数,确定哪些数据可以作为挖掘目标数据、要挖掘什么类型的知识、如何用挖掘的知识进行决策。 3) 研究知识挖掘系统模型在整个LED芯片制造过程的应用,知识挖掘过程是如何实现的。包括基于粗集的知识挖掘模型的建立、高效属性约简和值约简方法的具体应用、决策规则知识的获取和知识的表达等。 4) 在上述理论方法研究的基础上,研究开发了高亮度LED芯片制造工艺知识挖掘的原型系统。可以通过该系统输入各类制造工艺信息,对芯片制造信息进行综合查询,并对LED芯片制造过程进行知识挖掘。最后通过一个挖掘示例演示了系统的运行,验证本文研究理论的可行性和实用性。