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在如今的工业生产中，很多工艺亟待进行改进和优化。在管道焊接中，不同的工艺对其最终的生产质量有着较大的影响，在管道焊接中，其生产工艺中所涉及到的焊丝直径、焊接电流、电弧电压、气体流量和焊丝伸出长等参数都可以收集并集中进行分析。本次研究中，针对管道焊接的工艺优化，构建了C5.0决策树模型，对其实际焊接中的不同工艺参数进行收集，并经过离散化处理，使其最优参数得以体现。
 
关键词：焊接工艺过程建模；管道焊机；决策树；更多范文 随着IT技术的不断提升和完善，不管是在PC端，还是在移动端，人们借助互联网工具来实现的各种服务，都以数据的形式被记录下来，而这些数据不仅体量庞大、变化迅速，而且还呈现出一定的时序性。而通过将其中有用的数据提取出来，并按照固定模型进行分析，就可以得到有价值的信息。
从不同的角度来理解数据挖掘，可以得到不同的定义，本次研究的重点内容是工艺过程，因此从技术角度对数据挖掘进行定义。数据挖掘是指从体量非常庞大、数据种类十分丰富和毫无关联的实际应用数据中，提取出隐含其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。其中所收集的数据必须具备真实存在、数据规模足够大并且毫无规律可循的特点，此外最终数据分析得出的结果用户能够轻松理解，从技术角度来看，其最终实现了对某一特定问题的解决。信息化时代是数据爆炸的时代，新型的数据形态的出现是时代进步、科技发展的衍生物。近年来，大数据的研究非常火爆。
决策树也称为判定树。一般都是通过自上而下的方式来生成决策树。每一个决策或者事件都有可能推导出一个或者两个决策分支，导致结果不同，把这种决策分支以图形的方式来表示看起来很像树的枝干，故称其为决策树。决策树是一种常用于预测模型的演算法，预测技术乃依据某一特定对象属性，观察其过去的行为或历史资料，藉以推估其未来的值会是多少。