擴展模件接線端子   FX1N-422-BD

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AMAT Applied Materials 0200-02955

7832 APPLIED MATERIALS ENDURA ASSY 101 WAFER LIFT 0010-70271

14736 APPLIED MATERIALS SUPPORT,BLADE 150MM W/0100-00149 & 0100-00070 0020-04332

AMAT Applied Materials 0200-10325

APPLIED MATERIALS INDRAMAT AC SERVO BLEEDER-TBM 1-1-20-22V 594406-83150

AMAT Applied Materials 0040-38515 DPS-P-ESC 

0021-39385 / LID SSGD R2 CHAMBER/ APPLIED MATERIALS

AMAT Applied Materials 0021-12762

Applied Materials 0010-14630 

Applied Materials (AMAT) 0010-A8230

Applied Materials (AMAT) 0190-21243 



基于粗糙集和決策樹的數據挖掘算法 ??基于粗糙集和決策樹結合的數據挖掘算法過程可以描述為：不斷從條件屬性C中取出相對于決策屬性較為重要的屬性與核形成新的條件屬性集，如此不斷重復，直到所得到的屬性集，使得決策屬性D對其依賴度等于D對C的依賴度為止。在具體的約簡過程中，根據領域 診斷對象知識，對特別重要的屬性可人為地取出，與核一起形成尋找佳約簡的起始點。在不斷從C中取屬性過程中，要選擇那些D對其依賴度較大的屬性，這就需計算加入該屬性后依賴度的變化，依賴度增加越多，說明該屬性越重要，應被選入約簡集。然后，利用信息增益作為啟發信息，選擇能夠好地將樣本分類的屬性，該屬性成為該節點的測試屬性。對測試屬性的每個已知的值，創建一個分枝，并據此劃分樣本。算法使用同樣的過程，遞歸地形成每個劃分上的樣本判定樹，一旦一個屬性出現在一個節點上，就不必考慮該節點的任何后代上。 4. 結論 ??由上面的分析我們不難看出，數據挖掘技術與傳統的科學方法不同，它是一種在數據驅動下發現已有理論不能預測模式的新方法。它在機械設備故障診斷的開發和應用中有著廣闊的應用前景?？梢韵嘈?，隨著理論研究和實際應用的不斷深入，數據挖掘理論必將促使機械設備故障診斷技術進入一個新的發展階段。