江琨 丁學(xué)明

摘 要：現(xiàn)代數(shù)字化工業(yè)生產(chǎn)中，制造、組裝和測(cè)試過(guò)程會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中隱藏著決定產(chǎn)品質(zhì)量的信息和知識(shí)。使用傳統(tǒng)抽檢手段發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題后再加以修改往往為時(shí)已晚。數(shù)據(jù)挖掘中用生產(chǎn)參數(shù)預(yù)測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量，可以預(yù)先獲取產(chǎn)品質(zhì)量信息，據(jù)此進(jìn)行調(diào)整以提高產(chǎn)品質(zhì)量。采用CRISP-DM流程，使用集成學(xué)習(xí)算法（隨機(jī)森林、XGBoost），利用回歸與分類(lèi)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，經(jīng)參數(shù)調(diào)節(jié)獲得精確的優(yōu)化模型，在生產(chǎn)中運(yùn)用該模型有助于提升產(chǎn)品質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;CRISP-DM;質(zhì)量預(yù)測(cè);集成學(xué)習(xí);隨機(jī)森林;XGboost

DOI：10. 11907/rjdk. 181535

中圖分類(lèi)號(hào)：TP319文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-7800（2019）001-0124-04

Abstract： Huge amounts of data in manufacturing， assembly and testing are generated and stored in modern digitalized industrial production. The process data contains inherent knowledge and information， which determines the final quality that needs to be extracted by data mining. In the process of detecting product quality， it is usually late to fix after finding products with poor quality. In data mining， by using process data we can predict product quality in advance and make modifications. In this paper， by using CRISP-DM methodology and ensemble methods （Random Forests and XGBoost）， we made a precise quality regression and classification prediction. Accurate optimized models are gained after parameter tuning. These models would be beneficial for improving product quality in practice.

Key Words：data mining; CRISP-DM; quality prediction; ensemble learning; random forests; XGBoost

0 引言

國(guó)務(wù)院提出的《中國(guó)制造2025》計(jì)劃中，明確要求加快發(fā)展智能裝備和產(chǎn)品，推動(dòng)制造過(guò)程智能化，重點(diǎn)建設(shè)數(shù)字化工廠[1]。數(shù)據(jù)挖掘已廣泛應(yīng)用于數(shù)字化工廠的產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)估中[2]。Rostami等[3]將數(shù)據(jù)挖掘用于質(zhì)量描述、質(zhì)量分類(lèi)、質(zhì)量預(yù)測(cè)和參數(shù)優(yōu)化，使用支持向量機(jī)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。Chien等[4]使用k-平均聚類(lèi)和決策樹(shù)預(yù)測(cè)提高半導(dǎo)體的生產(chǎn)合格率。Sim等[5]使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析PCB板制造中不合格產(chǎn)品的質(zhì)量缺陷緣由。Liu等[6]使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電力能源消耗的時(shí)序分析。Tsai等[7] 使用決策樹(shù)和隨機(jī)森林幫助提升顯示材料合格率。蔣晉文等[8]使用XGBoost算法進(jìn)行制造業(yè)質(zhì)量預(yù)測(cè)，并與其它集成學(xué)習(xí)算法進(jìn)行比較。

跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程[9]（Cross Industry Standard Process for Data Mining，CRISP-DM）是實(shí)際應(yīng)用中最常使用的一種數(shù)據(jù)挖掘流程模型。CRISP-DM將數(shù)據(jù)挖掘流程分為商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)建模、模型評(píng)估、部署6個(gè)步驟。 CRISP-DM流程如圖1所示，各步驟間的順序并非一成不變，根據(jù)情況經(jīng)常有循環(huán)往復(fù)出現(xiàn)。

1 算法描述

1.1 集成學(xué)習(xí)

集成學(xué)習(xí)（ensemble learning）通過(guò)構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)學(xué)習(xí)器完成學(xué)習(xí)任務(wù)。如果各學(xué)習(xí)器類(lèi)型相同，則稱(chēng)為基學(xué)習(xí)器（base learner），基學(xué)習(xí)器常用的學(xué)習(xí)算法有決策樹(shù)算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等[10]。分類(lèi)問(wèn)題通常使用投票法，回歸問(wèn)題通常使用加權(quán)平均法，將它們集合作為集成學(xué)習(xí)器輸出[11]。

（2）個(gè)體學(xué)習(xí)器串行，如Boosting算法[13]。如圖3所示，其中第[n]個(gè)學(xué)習(xí)器[fn]的權(quán)重Wn由之前一個(gè)學(xué)習(xí)器[fn-1]的表現(xiàn)所決定，使之前學(xué)習(xí)器中做錯(cuò)的訓(xùn)練樣本在后續(xù)學(xué)習(xí)器中受到更多關(guān)注，以減小模型偏差[14]。

1.2 隨機(jī)森林

隨機(jī)森林[15]是一種改進(jìn)Bagging算法，在隨機(jī)采樣基礎(chǔ)上進(jìn)一步隨機(jī)選取屬性，從而提高基學(xué)習(xí)器的多樣性，提升集成學(xué)習(xí)器的泛化能力。在構(gòu)建基學(xué)習(xí)器決策樹(shù)時(shí)，隨機(jī)森林隨機(jī)選取特征集合中的一個(gè)子集，隨后從這個(gè)子集中選取最佳特征進(jìn)行劃分。假設(shè)數(shù)據(jù)集一共有[d]個(gè)特征，每個(gè)基學(xué)習(xí)器包含[k]個(gè)特征。如果[k=d]，則基學(xué)習(xí)器等同于傳統(tǒng)決策樹(shù)，通常情況下推薦[k=log2d]。

1.3 XGBoost

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）[16]是一種基于梯度提升（Gradient Boosting）[17]的改進(jìn)集成算法。Gradient Boosting使用損失函數(shù)的負(fù)梯度[-？（L（yi，f（xi）））？f（xi）]作為殘差的近似值，擬合一個(gè)回歸樹(shù)。XGBoost進(jìn)一步對(duì)損失函數(shù)作二階泰勒展開(kāi)，并在目標(biāo)函數(shù)中添加正則項(xiàng)，控制模型的復(fù)雜度，防止過(guò)擬合。此外，XGBoost和隨機(jī)森林一樣對(duì)特征集合進(jìn)行抽樣，增加樣本多樣性，降低過(guò)擬合。雖然XGBoost中基學(xué)習(xí)器仍然是串行產(chǎn)生，但是在基學(xué)習(xí)器，即決策樹(shù)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)并行，從而大大縮短模型訓(xùn)練時(shí)間。

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（責(zé)任編輯：杜能鋼）