数据挖掘在质量管理体系中的应用  

Data Mining Techniques in Quality System

作　　者：栾大龙[1] 铉一民[2] 潘兴旺 杨钊 

机构地区：[1]军事科学院 [2]海军驻239厂军代室 [3]二炮驻33所军代室 [4]二炮专用保障军代室

出　　处：《世界标准化与质量管理》2007年第4期43-46,共4页World Standardization & Quality Management

基　　金：国家自然科学基金(59735120);国家863项目(200341111)资助。

摘　　要：数据挖掘技术提供了对海量质量数据的强大分析处理功能。本文分析了质量管理体系中质量数据的特点,提出了质量数据挖掘系统的系统模型和分层体系结构;并介绍了质量数据挖掘的主要模型及方法,包括质量预测模型、分类模型和关联模型。Data mining techniques are applied to analysis and disposal of the large amount of quality data. This paper summarizes the characteristic of quality data,and proposes the system model and the scalable architecture of Quality Data Mining System （QDMS）. We also presents the main quality pattern of QDMS,including quality forecast model,classification model and association model.

关 键 词：质量体系 数据挖掘 模型 体系结构 

分 类 号：F273.2[经济管理—企业管理]