| 摘 要：随着工业大数据时代的到来,纺织企业正加速向智能制造进行产业转型升级。以提高纺织品质量预测准确度为研究目标,在基于关联规则 Apriori 算法及引入兴趣度的 I _ Apriori 算法的纺纱生产质量预测模型基础上,针对 Apriori 算法效率低、时间复杂度大、不精确的缺点,提出了一种基于遗传算法的全局优化策略,对 Apriori 算法进行了改进和优化。通过对纺纱厂现场数据的试验和分析,对Apriori 算法、 I _ Apriori 算法和优化算法效果进行了对比,结果显示优化
算法的处理效率更高、规则挖掘更准确,对预测效果有显著提升。
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