数据挖掘在工业生产上的应用，真的是挺有意思的。工厂里的生产数据堆得比人还高，但多时候就那么躺着吃灰。其实啊，里面藏了不少有用的操作经验、设备规律，用好了能省事不少。

过程输入输出模型的思路比较实用。就像做饭前先知道食材和做法，才能保证味道靠谱。通过建模找到操作的“黄金点”，控制条件也更清晰。

还有个挺妙的点是优选样本选取。先构造一批数据样本，挑出表现最优的那一波，它们的分布，进而找出最出效果的优化方向。简单说就是从“学霸”中总结出经验，让整体水平都提一档。

相关资料我也翻了一些，像这个工业优化氨合成装置的优化与数据挖掘应用，结合得蛮实在的。如果你搞的是生产自动化、设备控制那一挂的，这类资源值得盯一下。

如果你平时用得比较多的是MATLAB或者SPSS-Clementine，那这些方法上手也不难，代码也不复杂，响应也快。注意数据样本要尽量覆盖全面，不然出来的东西容易偏。

哦对了，如果你想研究算法那块，还有个蛮实用的遗传算法程序.zip，直接模拟工业生产线，适合做方案验证。

吧，工业数据别闲着放数据库里睡觉，好好挖一挖，说不定能省下不少调试工时。