基于改進混合采樣均衡化的質(zhì)量規(guī)則獲取*

李先飛，高 琦，張 樂

(山東大學(xué) a.機械工程學(xué)院；b.高效清潔機械制造教育部重點實驗室，濟南 250061)

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，制造業(yè)企業(yè)積累了大量的零件加工數(shù)據(jù)，從海量的數(shù)據(jù)中挖掘人機料法環(huán)測與質(zhì)量之間的規(guī)則關(guān)系，利用挖掘出的規(guī)則知識，可以為產(chǎn)品的工藝制定、原料選擇、生產(chǎn)安排等環(huán)節(jié)提供決策支持，為質(zhì)量診斷提供依據(jù)，對于改善零件質(zhì)量有重要意義。

近年來，眾多學(xué)者基于數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，研究了如何從企業(yè)積累的零件加工數(shù)據(jù)中獲取零件質(zhì)量規(guī)則。文獻[1]提出了采用粗糙理論分析制造過程，根據(jù)相似關(guān)系對不完備信息進行處理，獲取可靠的質(zhì)量規(guī)則的方法；文獻[2]為了發(fā)現(xiàn)制造業(yè)變量之間的隱藏關(guān)系，提出了一種基于模糊集和Apriori的規(guī)則挖掘算法；文獻[3]提出融合主成分分析與關(guān)聯(lián)規(guī)則算法；文獻[4]挖掘了零件、零件狀態(tài)與產(chǎn)品故障之間聯(lián)系；文獻[5]構(gòu)建了基于PDCA循環(huán)思想的規(guī)則挖掘系統(tǒng)；文獻[6]利用決策樹挖掘影響液晶顯示器質(zhì)量的生產(chǎn)因素。實際得到的質(zhì)量數(shù)據(jù)集是嚴重的不均衡數(shù)據(jù)，即質(zhì)量不合格的樣本量特別少，直接進行規(guī)則挖掘會導(dǎo)致得到的規(guī)則中不合格品相關(guān)的規(guī)則很少或者沒有，不合格品相關(guān)的規(guī)則同樣對改善零件質(zhì)量有重要作用，但是，目前研究中，還缺少針對質(zhì)量數(shù)據(jù)的這種特點開展的研究。

當(dāng)前解決不均衡數(shù)據(jù)問題主要從兩方向考慮：算法方向和數(shù)據(jù)方向。數(shù)據(jù)方向是利用某種機制改變不均衡數(shù)據(jù)集的分布，通常包括過采樣、欠采樣與混合采樣，且由于其可以適用不同的挖掘算法，應(yīng)用更加廣泛，被眾多學(xué)者研究。在欠采樣方面，文獻[7]提出利用SVM生成超平面，保留關(guān)鍵樣本的欠采樣方法；文獻[8]提出了關(guān)鍵值抽樣法，保留包含關(guān)鍵值比較多的樣本的欠采樣方法。但是，以上欠采樣方法往往存在誤刪關(guān)鍵樣本、破壞樣本總體分布的問題。在過采樣方面，SMOTE過采樣方法[9]通過在少數(shù)類數(shù)據(jù)和其近鄰間插值來產(chǎn)生少數(shù)類數(shù)據(jù)；Borderline-SMOTE[10]過采樣方法是在少數(shù)類樣本空間搜索靠近邊緣的樣本；文獻[11]提出了保留每個子集中靠近邊界的少數(shù)實例的A-SUWO欠采樣方法；文獻[12]根據(jù)少數(shù)類樣本的位置，劃分為不同的區(qū)域，對各區(qū)域進行不同的過采樣處理。但是，以上過采樣方法存在破壞樣本的總體分布、產(chǎn)生噪聲的問題。欠采樣和過采樣的這些問題會導(dǎo)致均衡化后的數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，進而導(dǎo)致規(guī)則挖掘結(jié)果不準確。

為了獲得更均衡、準確的零件加工質(zhì)量規(guī)則，本文在上述研究的基礎(chǔ)上，提出了一種基于改進混合采樣均衡化的質(zhì)量規(guī)則獲取模型，利用提出的基于關(guān)鍵規(guī)則欠采樣與改進SMOTE過采樣的混合采樣均衡化方法，對質(zhì)量數(shù)據(jù)均衡化處理，再使用FP-tree關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘質(zhì)量規(guī)則。

1 改進的混合采樣均衡化方法

1.1 關(guān)鍵規(guī)則欠采樣

針對目前研究中欠采樣方法往往存在誤刪關(guān)鍵樣本、破壞樣本總體分布的問題，構(gòu)建了關(guān)鍵規(guī)則欠采樣方法：利用關(guān)鍵規(guī)則保證不誤刪關(guān)鍵樣本；通過對樣本進行聚類，在各個簇內(nèi)單獨采樣，保證采樣前后樣本總體分布的一致性。算法具體流程如圖1所示，具體步驟如下：

(1)使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法前要將數(shù)值型的值變成離散型的值，也就是離散化。

(2)利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，生成規(guī)則集，常見的方法主要包括Apriori、FP-tree等，F(xiàn)P-tree算法速度較快，這里選擇FP-tree算法生成規(guī)則集。

(3)按先置信度，后支持度，對規(guī)則集進行降序排序處理，得到有序規(guī)則集Rall。

(4)對多數(shù)類樣本執(zhí)行k-means聚類，得到k個簇。

(5)根據(jù)式(1)確定第i個簇應(yīng)該保留的樣本數(shù)量，初始i=1。

(1)

式中，Ni表示第i個簇應(yīng)該保留的多數(shù)類樣本數(shù)，M表示采樣前多數(shù)類樣本總數(shù)目，Mi表示采樣前第i個簇中樣本總數(shù)目，N表示采樣后需要保留的多數(shù)類樣本數(shù)。

圖1 關(guān)鍵規(guī)則欠采樣算法流程圖

(6)選取樣本集Si(j-1)中滿足規(guī)則集Rall中第j條規(guī)則的樣本，構(gòu)成Sij。其中Sij表示第i個簇中滿足前j條規(guī)則的樣本集，初始j=1。若Sij中樣本數(shù)|Sij|不大于Ni則執(zhí)行第(7)步，不然執(zhí)行第(8)步。

(7)從Si(j-1)-Sij中隨機選擇Ni-|Sij|個樣本添加到Sij中構(gòu)成第i個簇應(yīng)該保留的樣本集Si，轉(zhuǎn)到第(10)步。

(8)如果遍歷了規(guī)則集Rall所有的規(guī)則，即j大于規(guī)則集Rall中的規(guī)則數(shù)|Rall|，則轉(zhuǎn)到第(9)步，否則j=j+1，并返回第(6)步。

(9)從Sij中選擇Ni個樣本構(gòu)成第i個簇應(yīng)該保留的樣本集Si，轉(zhuǎn)到第(10)步。

(10)如果遍歷了所有的簇即i≥k，則合并所有的Si(i=1,2,…,k)，得到欠采樣后的多數(shù)類數(shù)據(jù)集S，結(jié)束；否則令i=i+1，并轉(zhuǎn)到第(5)步。

1.2 改進SMOTE過采樣

針對現(xiàn)有方法存在破壞樣本的總體分布、產(chǎn)生噪聲的問題，構(gòu)建了改進SMOTE過采樣方法：通過對樣本聚類，在各個簇中單獨采樣保證與樣本總體分布的一致性；生成新樣本后，用k-近鄰檢測異常值并刪除，確保不產(chǎn)生噪聲點。算法具體流程如圖2所示，具體步驟如下：

(1)在少數(shù)類樣本間執(zhí)行k-means聚類，得到k個簇。

(2)確定第i個簇應(yīng)該生成的新樣本數(shù)ni及第i個簇內(nèi)第j個樣本應(yīng)該生成的新樣本數(shù)nij，初始i=1。

根據(jù)式(2)確定ni：

(2)

式中，m指采樣前少數(shù)類樣本總數(shù)目，mi指初始第i個簇中樣本個數(shù)，n指采樣后需要生成的少數(shù)類樣本數(shù)。

根據(jù)式(3)確定nij：

(3)

從第i個簇mi個樣本里隨機選擇(nimodmi)個樣本，被選到的樣本生成ceil(ni/mi)+1個新樣本，未被選到的樣本生成ceil(ni/mi)個新樣本。其中ceil是向下取整運算，mod是取余運算。

(3)利用SMOTE方法為第i個簇的每個樣本生成新樣本，新樣本構(gòu)成數(shù)據(jù)集si。

對于某個樣本，SMOTE算法首先利用K-近鄰算法，找到其K個最近鄰；然后隨機選擇一個最近鄰，在父代樣本和最近鄰間利用插值的方法生成樣本，執(zhí)行nij次[13]。

線性插值的方法產(chǎn)生新的樣本的方法如式(4)所示：

gi=xi+rand(0,1)×(ri-xi)

(4)

其中，gi表示新樣本，xi表示父代樣本，ri表示近鄰樣本，rand(0,1)表示0～1間的隨機數(shù)。

SMOTE算法的線性插值的方法只適合數(shù)值型的屬性，對于類別型的屬性，本文使用如下方法：根據(jù)式(4)確定的隨機數(shù)，如果隨機數(shù)大于0.5，新樣本的類別型屬性與近鄰樣本相同，否則與父代樣本相同。

圖2 改進SMOTE過采樣算法流程圖

(4)利用K近鄰算法在全數(shù)據(jù)集內(nèi)，找到數(shù)據(jù)集si中各樣本的K個鄰居，如果K個鄰居中有超過半數(shù)不是少數(shù)類樣本，則認為該樣本是噪聲點，刪除。

(5)計算數(shù)據(jù)集si中的樣本數(shù)|si|，如果|si|小于ni，則需重新生成ni- |si|個樣本，此時需將式(3)中的ni替換為ni- |si|，重新計算每個父代樣本需要生成的新樣本數(shù)，用 SMOTE方法產(chǎn)生新樣本，添加進si中，并返回步驟(4)；否則執(zhí)行第(6)步。

(6)判斷i是否不小于聚類的簇數(shù)k，如果否，則i=i+1，返回第(2)步；否則，合并所有的si(i=1,2,3,…,k)及原少數(shù)類樣本，構(gòu)成采樣后的少數(shù)類樣本集s，結(jié)束。

1.3 改進混合采樣均衡化方法

混合采樣法是一種結(jié)合欠采樣和過采樣的方法。有學(xué)者研究[14]表示混合采樣后的效果是優(yōu)于只采用欠采樣或只采用過采樣的。因此本文融合關(guān)鍵規(guī)則欠采樣與改進SMOTE過采樣，提出改進混合采樣均衡化算法，算法具體流程如圖3所示，具體步驟如下：

圖3 改進混合采樣均衡化算法流程圖

(1)確定多數(shù)類和少數(shù)類需要生成或保留的樣本數(shù)。假定采樣前多數(shù)類和少數(shù)類樣本數(shù)分別為M與m，取多數(shù)類保留的樣本數(shù)為N，少數(shù)類需要生成的樣本數(shù)為n，取采樣前后樣本總數(shù)的比例是r1，采樣后合格品和不合品的比例為r2，以上變量需滿足式(5)的約束：

(5)

求解式(5)可得到：

(6)

(2)執(zhí)行采樣操作。

對多數(shù)類樣本執(zhí)行關(guān)鍵規(guī)則欠采樣，得到樣本集S，對少數(shù)類樣本執(zhí)行改進SMOTE過采樣，得到樣本集S。

(3)合并樣本集S和s，得到均衡化的樣本集B。

2 基于改進混合采樣均衡化的質(zhì)量規(guī)則獲取模型

利用前文提出的改進混合采樣均衡化方法，得到均衡化的質(zhì)量數(shù)據(jù)，再進行規(guī)則挖掘，可以獲得更均衡、準確的零件加工質(zhì)量規(guī)則，為此構(gòu)建了基于改進混合采樣均衡化的質(zhì)量規(guī)則獲取模型。流程如圖4所示，具體步驟如下：

圖4 基于改進混合采樣均衡化質(zhì)量規(guī)則獲取模型

(1)從數(shù)據(jù)源中獲取源數(shù)據(jù)。

(2)缺失值填補。數(shù)值型的缺失值用不缺失樣本的均值填補，離散型的缺失值用不缺失樣本的眾數(shù)填補[15]。

(3)混合采樣。利用基于關(guān)鍵規(guī)則欠采樣與改進SMOTE過采樣的混合采樣對數(shù)據(jù)進行均衡化處理。

(4)離散化。執(zhí)行FP-tree算法前需要將數(shù)值型屬性離散化，即將一定范圍內(nèi)的數(shù)值歸為同一類，將數(shù)值型的屬性轉(zhuǎn)化為離散型變量[16]。

(5)運行FP-tree算法，進行質(zhì)量規(guī)則挖掘，得到質(zhì)量規(guī)則集。

(6)冗余規(guī)則剪枝。質(zhì)量規(guī)則集中若存在規(guī)則r1：A→C和規(guī)則r2：B→C，其中A ? B，且r1的置信度高于r2，則認為r2是相對于r1冗余的，從規(guī)則集中刪除r2。

(7)將剪枝后的質(zhì)量規(guī)則集寫入到質(zhì)量規(guī)則庫中，供后續(xù)的使用。

3 應(yīng)用實例

為驗證基于改進混合采樣均衡化的質(zhì)量規(guī)則獲取方法在獲取零件加工質(zhì)量規(guī)則時的有效性，使用企業(yè)實際零件加工數(shù)據(jù)進行測試，并與基于FP-tree的方法(不進行均衡化處理)、基于隨機混合采樣的方法(進行隨機欠采樣與隨機過采樣)進行對比分析。

利用某活塞生產(chǎn)企業(yè)活塞加工數(shù)據(jù)及檢驗數(shù)據(jù)作為實例數(shù)據(jù)源，部分數(shù)據(jù)如表1所示。每組樣本包含工步、加工人員、材料、設(shè)備、環(huán)境及質(zhì)量檢驗信息。質(zhì)檢結(jié)果合格的樣本與不合格的樣本比例約為97:3。

表1 樣本數(shù)據(jù)

設(shè)置改進混合采樣算法中k=20，K=5，r1=10，r2=3；設(shè)置隨機混合采樣算法r1=10，r2=3；設(shè)置FP-tree算法的minsup=0.1，minconf=0.85。選擇85%的數(shù)據(jù)構(gòu)成訓(xùn)練集，其余數(shù)據(jù)構(gòu)成測試集。在CPU為Intel Xeon E5-2630 2.20GHz、內(nèi)存為32GB的計算機上，用Python3.6進行編碼實現(xiàn)。從規(guī)則數(shù)量、規(guī)則正確性兩方面對三種方法進行對比分析，并對基于改進混合采樣的方法的結(jié)果進行舉例說明。

3.1 規(guī)則數(shù)量

三種方法得到如表2所示的規(guī)則總數(shù)、合格類規(guī)則數(shù)量、不合格類規(guī)則數(shù)量。由表2可以看出基于改進混合采樣方法挖掘出的合格類規(guī)則大于或等于另兩種方法；掘出的不合格類規(guī)則多于另兩種方法。同時通過對比三種方法挖掘出的規(guī)則發(fā)現(xiàn)，基于改進混合采樣挖掘出的合格類規(guī)則包含了另兩種方法挖掘的合格類規(guī)則，挖掘出的不合格類規(guī)則包含了基于FP-tree挖掘出的不合格類規(guī)則，并與基于隨機混合采樣挖掘出的不合格類規(guī)則有7條重合。可見，基于改進混合采樣的方法在不損失合格類規(guī)則的情況下，還可以挖掘出更多的不合格類規(guī)則。

表2 規(guī)則數(shù)量對比

3.2 規(guī)則正確性

為了評價獲得規(guī)則的正確性，使用文獻[17]提出的基于評分的預(yù)測法對測試集樣本進行預(yù)測。評價指標使用整體分類正確率accuracy和少數(shù)類分類正確率TPR。

表3 正確率對比

由上表可見基于改進混合采樣的方法在accuracy和TPR上均比另兩種方法高。

3.3 規(guī)則說明

基于改進混合采樣方法挖掘出的規(guī)則可以用于指導(dǎo)工藝設(shè)計、生產(chǎn)安排、質(zhì)量改善等，如表4所示的各規(guī)則含義。

表4 基于改進混合采樣方法部分挖掘結(jié)果展示

(1)第一條規(guī)則表示的是當(dāng)材料采用45鋼、刀具使用硬質(zhì)合金刀、選擇的切削速度在90～110 m/min之間、選擇的進給量在0～0.3 mm之間、選擇的切削深度在0～0.25 mm之間時，加工出的粗糙度在0.8～1.6 μm之間。規(guī)則的可信度為90%。該條規(guī)則可以用于指導(dǎo)工藝設(shè)計。

(2)第二條規(guī)則表示的是機床編號為ccc6132-004的C6132車床，容易加工出不合格品。規(guī)則的可信度為85%。根據(jù)這條規(guī)則可以指導(dǎo)生產(chǎn)人員去排查該臺設(shè)備是否出現(xiàn)故障，及時進行設(shè)備維修等，保障產(chǎn)品質(zhì)量。

4 結(jié)束語

(1)對不均衡的零件加工質(zhì)量數(shù)據(jù)集進行均衡化處理后，再進行規(guī)則挖掘可以得到更均衡零件加工質(zhì)量規(guī)則。

(2)利用本文提出的基于關(guān)鍵規(guī)則欠采樣與改進SMOTE過采樣的混合采樣均衡化方法對不均衡數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，可以得到更準確的挖掘結(jié)果。

本文在質(zhì)量規(guī)則獲取的研究中使用了FP-tree算法，雖然此方法運算速度較快，但是內(nèi)存開銷卻很大，占用內(nèi)存小，耗時少的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法有待進一步研究。