数据挖掘技术是现代信息技术领域的重要分支，它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际数据中提取有用信息的一种非平凡过程。本文中，刘少武、张继福、高崇仁三位作者提出了以数据挖掘技术为基础，设计并实现了一套针对起重机械检验的数据挖掘系统，该系统旨在提高起重机械安全运行性检验的效率和准确性，为检验工作提供了一种有效决策模型。
起重机械作为一种特种设备，在应用领域中扮演着重要的角色。由于起重机械具有较高的安全运行要求，因此对起重机械的安全性检验显得尤为重要。传统上，起重机械的安全检验采用人工检测方法，不仅效率低下，而且检测结果的利用度也不高。随着起重机械数量的增加和应用复杂性的提升，迫切需要一种更快速和高效的方法来识别其故障、缺陷和失效，并分析它们之间的关联性，以便于及时进行改进和预防。
数据挖掘技术包括多种算法和方法，例如决策树分类、关联规则挖掘等。在本文中，作者应用了决策树分类和关联规则算法，开发出了一套起重机械检验数据挖掘系统。系统主要通过两种方式使用数据挖掘技术：
1. 关联规则算法FP-Growth被用于缺陷和失效的相关性分析，预测潜在的问题。关联规则挖掘旨在从大量数据中发现项之间的有趣关系，如频繁模式、关联、相关性或结构模式等。在本文中，作者通过设置最小支持度和最小置信度来寻找频繁项集，并基于此生成关联规则。支持度用于衡量规则在数据集中的重要性，而置信度则反映了规则的可信程度。高支持度和高置信度的关联规则通常被认为是更有价值的。
2. 决策树分类使用了C4.5算法来实现对起重机械故障的诊断。决策树是一种监督学习方法，它以树状结构展示决策过程，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表测试的结果，而每个叶节点代表一种分类结果。C4.5算法是一种流行且有效的决策树构造算法，能够从数据集中归纳出决策树规则，用于新的实例分类。
该系统的开发包括了系统的结构与功能设计、数据库设计、数据预处理、数据挖掘技术实现及运行结果评估等关键环节。通过对数据进行预处理，例如数据清洗、数据转换和数据归约等步骤，使得原始数据适合于数据挖掘算法的应用。系统运行结果显示，该数据挖掘系统能够有效地诊断起重机械的故障，并能够对缺陷和失效进行相关性分析，从而为起重机械的维护和改进提供了有价值的参考。
数据挖掘技术的应用不仅在起重机械检验领域有着重要作用，它在其他多个行业，如金融、医疗、零售和市场营销等，同样具有广阔的应用前景。通过数据挖掘，这些行业可以对客户数据、交易数据、医疗记录等进行深入分析，发现潜在的市场趋势、客户行为模式、疾病诊断模式等，从而为科学决策提供有力支持。
数据挖掘技术在起重机械检验领域展现出了巨大的应用价值，能够显著提升起重机械的安全性能检验效率，为起重机械的日常维护和改进提供科学依据。随着数据挖掘技术的不断发展，未来有望进一步优化并拓展该数据挖掘系统的功能，以适应更加复杂和多变的应用需求。
