要实现对于港口作业机械设备的结构进行安全控制，特别是针对安全控制数据集合进行处理。这种处理主要的目的就在于给数据挖掘技术提供更为直观的数据集合。在进行干口作业机械设备的安全控制i过程的当中，在数据挖掘之前就运用数据的处理，能够更好地提升管理好检测方面的效率，确保了检测上更为安全，更为有效而且及时地发现相关的问题。

　　港口的作业机械设备的不稳定不安全状况通常是有两个方面的因素，第一个方面的因素是因为金属构件出现了疲劳，然后这种金属构件的疲劳裂纹很大程度上会出现扩展，到达一定的极限值的时候，出现金属构件的物理断裂，第二个方面的因素是因为部分金属构件在受压的状态下，局部上失去了稳态，从而出现了整机性质的破坏，这一些方面都是因为港口作业机械设备在进行作业运转的过程当中，不同的受力状况所出现的破坏。

　　因此，对港口作业机械设备进行数据上的处理，尤其是运用可视化等技术进行数据处理，能够从损伤力学以及断裂力学等理论角度，对于相关的数据处理提供更为直观和形象的方案，从而能够给数据挖掘技术提供更为重要的数据综合支撑。

　　3.2.数据处理技术的维度调整

　　在进行数据处理技术的应用过程当中，数据处理技术的维度调整是相当重要的。可视性的数据处理往往要充分考虑空间坐标的因素，特别是对于业务数据以及数据上的维度变化，都与数据集合有联系。，这种维度上的调整包含了空间坐标当中的各个数轴，以及各种相对应的图形研究对象的高度、宽度或者是标识的颜色等。这一些方面可以更好地体现出数据的相关受力数值。

　　4.港口作业机械设备的安全控制里的数据挖掘技术

　　对于港口作业机械设备自身的疲劳寿命以及相关的稳定性，其数据可以通过可视性等数据处理技术进行处理，通过这一类型的处理，能够更好地处理这些数据自身的关联，从而更好地为数据挖掘技术的具体应用提供重要的基础。

　　4.1.对于小车位置和应力峰值之间的数据规则模型构建

　　港口作业机械设备在日常的装货以及卸货的运作过程当中，用最为直接的方式来进行表达，就是可以考虑将较重的物体在水平的方向或者在垂直的方向进行移动。在这样的一系列操作运作的过程当中，港口作业机械设备的每一个结构的具体受力状况，都会跟随者运作过程的变化而产生出新的变化。一旦金属构件的疲劳值只是在一个小的范围当中产生出波动，也不会轻易产生出金属构建的裂纹，只有当这个金属构件已经超过了自身的受力值，才可能会出现裂纹上的扩张。所以，对于金属构件的应力峰值的变动，都可以进行安全技术上的改进。因此分析这一种典型的测试点所具备的用力峰值和相关小车位置之间的联系，可以从其关联规则处进行数据挖掘模型的构建。

　　4.2.数据挖掘的运算技术

　　创建了相对应的关联规则之后，产生的可信度以及相关的支持度，是要大于操作者所给予的最低的可信度以及最低的支持度。因为小车的位置变动属于连续性的字符段形式，所以不能够在港口作业机械设备的操作过程当中进行明确地定位。因此，为了更好地处理这样的一种文体，在数据挖掘的过程当中，可以对小车位置变动过程的那个钟，对相关的区间进行均等划分，从而可以确定在某一个特定的时间点当中，小车的位置是处在于哪一个具体小的区间位置。如果要更加精确地对小车的位置进行定位，就需要更加细致地划分这些区间，不过这种划分过分细致，容易导致这一个模型的运算效率降低。所以数据挖掘技术的运算者，可以充分考虑自身所需要的最低可信度以及最低的支持度，从而得出自己满意的数据挖掘结果。

　　参考文献：

　　[1]TomSoukup，IanDavidson著，朱建秋，蔡伟杰译.可视化数据挖掘.北京：电子工业出版社，2004

　　[2]RichardJ.Roiger，MichaelW.Geats著，翁敬农译.数据挖掘教程.北京：清华大学出版社，2003

　　[3]OliviaParrRud著，朱扬勇，左子叶，张忠平等译.数据挖掘实践.北京：机械工业出版社，2003

 

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