题目：面向典型机种工时研究的数据挖掘技术应用——基于工时估算系统的特征项权重分析

现今，国防航空工业发展水平的高低已成为衡量国家综合国力和科技实力的重要标志。然而，我国航空工业的生产效率与西方发达国家相比还存在一定的差距。建立完善估算和预测工时的科学方法体系，可以提高国家国防投资的准确性，使国内外军售市场定价科学化合理化，从而积极推动我国航空工业发展，促进国防建设、国民发展。 本文研究以科学分配和优化工时估算模型中的特征项权重为研究目标。基于工时估算思想，针对问题领域的特点，经过寻找、分析和改进，提出了一种改进型自适应权重发现算法，通过试运算进一步优化参数设定，最终将算法应用于权重挖掘子模块，优化工时估算模型和系统，同时为下阶段研究工作提供指导。 理论方面，论文首先从课题研究背景出发，揭示了工时估算中特征项权重研究的必要性；随后简要介绍了数据挖掘基本理论和典型机种数控工时估算思想，结合典型机种零件信息特性分析了两种基本特征项赋权技术，指出它们的不适用性；在此基础上，提出了改进型自适应权重发现算法，设计了优化方案，并详述了算法的改进，分析比较了不同参数设定的运算结果并确定参数值。 在算法应用方面，随后的章节中对算法的软件化进行了详细介绍，并展示了数据挖掘子模块的实现成果；经测试和专家评定，算法的应用显著改善了工时类比估算精度，可以有效指导实践工作，子模块应用效果良好；最后，对本课题研究和开发工作做出了总结。