數(shù)據(jù)挖掘興起于1989年，狹義來(lái)說(shuō)是“數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)”（KDD）中的一個(gè)分析步驟。廣義來(lái)說(shuō)，由于KDD各個(gè)環(huán)節(jié)緊密相連，各環(huán)節(jié)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果影響很大，數(shù)據(jù)挖掘往往包含KDD全過(guò)程。

如圖1所示，KDD是使用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)或人工智能技術(shù)等方法從給定數(shù)據(jù)集中提取有意義數(shù)據(jù)的過(guò)程，可以理解為對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以獲取潛在有用信息的過(guò)程，其技術(shù)主要包括：數(shù)據(jù)的分組、預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)的異常記錄、數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)法則、序列模式的發(fā)現(xiàn)等。

圖1 KDD流程圖

材料腐蝕研究是一項(xiàng)嚴(yán)重依賴數(shù)據(jù)的研究，人類自研究腐蝕行為開(kāi)始，就非常重視腐蝕數(shù)據(jù)的獲取和積累，并試圖從中發(fā)現(xiàn)或驗(yàn)證相關(guān)規(guī)律?？茖W(xué)家將腐蝕研究與快速發(fā)展的信息科技相結(jié)合，形成的材料腐蝕信息學(xué)促進(jìn)了材料腐蝕學(xué)的快速發(fā)展，為腐蝕分析提供了更多的可能與方法。

2015年，李曉剛等首次提出了“腐蝕大數(shù)據(jù)”的概念，更加完善了腐蝕信息學(xué)的內(nèi)涵。如何在腐蝕研究中合理利用數(shù)據(jù)，選擇合適的數(shù)學(xué)挖掘方法和信息化手段成為了材料腐蝕研究的熱點(diǎn)之一。

多元線性回歸方程模型被廣泛應(yīng)用于腐蝕預(yù)測(cè)的研究中，也是最早用于預(yù)測(cè)環(huán)境對(duì)材料腐蝕影響的數(shù)據(jù)挖掘方法。

該方法可以自動(dòng)從眾多變量中選擇重要變量并建立回歸方程，排除對(duì)輸出變量影響不顯著的變量，形成最優(yōu)“方程”。研究者通常將監(jiān)測(cè)的氣象因子（相對(duì)濕度、溫度、降水、日照等）和污染物因子（SO2、Cl^-、NOx、NH3等）作為一系列的變量與相應(yīng)的腐蝕率進(jìn)行回歸分析。

早在1960年，日本一研究小組就在日本境內(nèi)的七個(gè)地方開(kāi)啟了為期5年的大氣曝曬試驗(yàn)，利用多元線性分析方法處理了曝曬數(shù)據(jù)與大氣環(huán)境數(shù)據(jù)，得到了碳鋼的腐蝕速率方程；之后該小組還匯編了日本43個(gè)地區(qū)的暴露試驗(yàn)數(shù)據(jù)，分析得到了碳鋼在內(nèi)陸工業(yè)大氣以及海洋大氣環(huán)境中的腐蝕速率。

PRIETO等根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)收集的650多條粘合測(cè)試結(jié)果，構(gòu)建了一個(gè)多元線性回歸方程以評(píng)估腐蝕和未腐蝕鋼筋的結(jié)合強(qiáng)度，確保鋼筋混凝土構(gòu)件的結(jié)構(gòu)安全性。

由于僅研究環(huán)境數(shù)據(jù)具有很大的局限性，研究人員通過(guò)人工改變外界條件來(lái)進(jìn)行腐蝕研究。王海杰等通過(guò)改變土壤中NaCl含量，對(duì)比分析了NaCl污染土中含氣率、電阻率等，建立了Q235鋼在污染土中的腐蝕質(zhì)量損失率線性回歸模型；廖柯喜等提出了L360管道在不同H2S分壓、CO2分壓、溫度以及流速下的腐蝕速率預(yù)測(cè)線性回歸模型。

線性回歸方程對(duì)數(shù)據(jù)量要求不高，且能清晰表示因變量與各變量間的關(guān)系，但對(duì)數(shù)據(jù)本身的線性要求太高，因此使用范圍有限。

曲線擬合方法是預(yù)測(cè)材料腐蝕損失的常用模型。它是一種利用解析表達(dá)式逼近離散數(shù)據(jù)的方法，依據(jù)腐蝕規(guī)律建立函數(shù)，并利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)函數(shù)中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。由于并非每個(gè)變量之間都有嚴(yán)格的線性數(shù)學(xué)關(guān)系，對(duì)于復(fù)雜的非線性數(shù)據(jù)，可以采用通用而又簡(jiǎn)便的曲線進(jìn)行擬合。

該方法利用連續(xù)散點(diǎn)圖近似刻畫(huà)數(shù)據(jù)，根據(jù)曲線類型，確定相應(yīng)的解析表達(dá)式，建立函數(shù)模型，如利用冪函數(shù)模型，對(duì)數(shù)函數(shù)模型等。由于它具有精度高、適用范圍廣，通用性強(qiáng)的特點(diǎn)，一般情況下，選用最小二乘算法擬合，依照殘差平方和最小的原則。

早在1975年，武鋼鋼鐵研究所聯(lián)合武漢大學(xué)數(shù)學(xué)系就利用最小二乘法原理嘗試求得腐蝕回歸方程，但數(shù)據(jù)量較少，影響了回歸式的精確度。

曹楚南利用高斯-牛頓曲線擬合法對(duì)腐蝕金屬的弱極化曲線進(jìn)行擬合，估算了腐蝕過(guò)程電化學(xué)動(dòng)力學(xué)參數(shù)，但這種方法在處理多參數(shù)情況時(shí)，容易出現(xiàn)不收斂的情況，為改善此情況，易忠勝等利用單純形法優(yōu)化擬合，提高了計(jì)算精度及收斂性。孫峰等提出基于粒子群-信賴域的極化曲線擬合算法，解決了擬合精度不高和結(jié)果陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題。

除了以上典型模型外，韓慶華等基于三參數(shù)威布爾分布對(duì)鑄鋼及對(duì)接焊縫的腐蝕疲勞應(yīng)力-壽命曲線進(jìn)行修正，使該曲線具有更好的彎曲形狀且提高了擬合精度；GAZENBILLER等發(fā)現(xiàn)在105~110 ℃下，AA-1050鋁合金在無(wú)水乙醇溫度誘導(dǎo)化學(xué)腐蝕試驗(yàn)中，最大腐蝕深度符合Gumbel統(tǒng)計(jì)規(guī)律，提出了醇類腐蝕機(jī)理。

相較于線性回歸，曲線擬合在局限方面有了一定的進(jìn)步，它不要求曲線通過(guò)所有已知點(diǎn)，得到近似曲線即可，但在擬合曲線前，需要先分析是曲線類型，這是一個(gè)困難的過(guò)程。

鄧聚龍?zhí)岢隽嘶疑到y(tǒng)理論，包括了灰色建模、灰色預(yù)測(cè)、灰色關(guān)聯(lián)分析等，是一種適用于分析數(shù)量少且信息貧乏的系統(tǒng)?；疑到y(tǒng)是部分信息已知而部分信息未知的系統(tǒng)，灰色系統(tǒng)理論就是提取部分已知信息中有價(jià)值的信息并進(jìn)行相關(guān)性推演和預(yù)測(cè)。

常用灰色關(guān)聯(lián)分析法來(lái)分析各腐蝕因素（如溫度、濕度、降雨量等）對(duì)腐蝕速率的影響程度，對(duì)腐蝕因素進(jìn)行強(qiáng)弱排序，尋找關(guān)鍵因素。

FU等利用灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)影響油管的相關(guān)因素進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)造成油管腐蝕的主要因素是無(wú)硫腐蝕和油管中氣體的腐蝕；CAO等在中國(guó)7個(gè)典型試驗(yàn)場(chǎng)進(jìn)行為期1年的Q235鋼腐蝕試驗(yàn)，采用灰色關(guān)聯(lián)分析，將影響Q235鋼的腐蝕因素進(jìn)行排序，確定相對(duì)濕度是對(duì)Q235鋼腐蝕影響最嚴(yán)重的因素；鄧志安等對(duì)管線腐蝕速率與環(huán)境因素進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，選取關(guān)聯(lián)度較高的影響因素進(jìn)行后續(xù)預(yù)測(cè)分析，降低了預(yù)測(cè)難度；WANG等研究了2Cr13不銹鋼在模擬深海環(huán)境中的點(diǎn)蝕行為，通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算，確定了各因素對(duì)不銹鋼蝕坑深度的影響由大到小依次為：靜水壓力>溶解氧含量>溫度，即在深海環(huán)境中，靜水壓力對(duì)碳鋼蝕坑深度的影響最大。

然而該方法分配權(quán)重時(shí)主觀性太強(qiáng)，會(huì)對(duì)計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生客觀影響，而且只能反映測(cè)試條件下的腐蝕因素對(duì)腐蝕速率的影響，無(wú)法做到普遍情況下的腐蝕情況推廣。

灰色預(yù)測(cè)中GM(1,1)模型是描述灰色系統(tǒng)的最簡(jiǎn)單模型，在計(jì)算時(shí)只需要3~7條時(shí)序性數(shù)據(jù)即可進(jìn)行挖掘，建模，預(yù)測(cè)腐蝕相關(guān)因素隨時(shí)間的變化。但是，該模型在遇到隨機(jī)性數(shù)據(jù)和進(jìn)行中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)時(shí)，擬合效果不佳，可能會(huì)降低模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度。

唐其環(huán)等應(yīng)用灰色GM(1,1)模型對(duì)江津地區(qū)大氣腐蝕結(jié)果進(jìn)行了預(yù)測(cè)，但用于長(zhǎng)期大氣腐蝕預(yù)測(cè)時(shí)誤差仍然較大；陳建設(shè)等基于熱鍍鋅層在海水中的腐蝕規(guī)律建立了GM(1,1)模型，將整個(gè)腐蝕過(guò)程分為三段處理，使模型具有良好的擬合和預(yù)測(cè)精度；WANG等采用GM(1,1)模型預(yù)測(cè)了回火處理后的低合金鋼在酸性溶液中的腐蝕速率，ZHANG等根據(jù)GM(1,1)模型推導(dǎo)了瀝青路面性能的預(yù)測(cè)方程，以有效預(yù)測(cè)高速公路瀝青路面的性能和腐蝕問(wèn)題，結(jié)果表明該模型可行且能較好地用于腐蝕速率預(yù)測(cè)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行信息處理，由大量人工神經(jīng)元相互連接而成的一個(gè)多輸入、單輸出的非線性元件。人工神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作的基本單位，每個(gè)神經(jīng)元都作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中一個(gè)節(jié)點(diǎn)，當(dāng)人工神經(jīng)元的加權(quán)和輸入超過(guò)閾值時(shí)，就產(chǎn)生了神經(jīng)輸出，如圖2所示。

圖2 神經(jīng)元模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型種類數(shù)量繁多，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、HOPFIELD網(wǎng)絡(luò)、BERTYMEN模型、ART模型等，目前最常用的是由RUMELHART等提出的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也是腐蝕研究中應(yīng)用最廣泛的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以試驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，無(wú)需事先給定公式，經(jīng)過(guò)有限次迭代后，可獲得內(nèi)在規(guī)律，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)適用于研究腐蝕系統(tǒng)的特征問(wèn)題。

郭稚弧等嘗試?yán)蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)碳鋼在土壤腐蝕中的腐蝕速率，證實(shí)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于土壤腐蝕規(guī)律研究的可行性；DIZA等在研究碳鋼損傷時(shí)，將濕度、SO2沉積量、降水、相對(duì)濕度（低于40%）、氯化物沉積量等作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，與傳統(tǒng)線性回歸相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能預(yù)測(cè)不同氣候和污染條件下的碳鋼損傷，有更好的預(yù)測(cè)性和置信區(qū)間；劉靜等利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)316L不銹鋼的臨界點(diǎn)蝕溫度（CPT）進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果與試驗(yàn)高度值吻合，能實(shí)現(xiàn)氣田作業(yè)區(qū)耦合環(huán)境中的CPT的預(yù)測(cè)；LI等建立了三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測(cè)了碳鋼在混合MDEA溶液中的腐蝕速率，輸入層有5個(gè)輸入變量，與擁有8個(gè)輸入變量的支持向量機(jī)模型（SVM）相比，該模型更優(yōu)。

然而，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，否則容易造成過(guò)擬合。

支持向量機(jī)（SVM）是由VAPNIK等提出的，基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的一種有監(jiān)督的新型學(xué)習(xí)方式。最初用來(lái)解決二分類問(wèn)題，后來(lái)逐漸可以用于解決分類識(shí)別、小樣本回歸分析、密度函數(shù)估計(jì)等問(wèn)題。

其核心是用直線將具有代表性的兩部分?jǐn)?shù)據(jù)盡可能分離，這些直線稱為分隔超平面，在支持向量機(jī)理論中，需要找到這樣一個(gè)直線即超平面進(jìn)行分隔，但實(shí)際上會(huì)得到多組直線，此時(shí)通過(guò)直線的最大化可移動(dòng)距離來(lái)確定最優(yōu)解，在線性回歸問(wèn)題中，它將求解問(wèn)題轉(zhuǎn)化成了二次規(guī)劃問(wèn)題。如圖3所示，Da<Db，可得最優(yōu)解。

圖3 支持向量的示意圖

支持向量機(jī)在腐蝕預(yù)測(cè)中因具有優(yōu)異的高維非線性數(shù)據(jù)處理能力，成為腐蝕數(shù)據(jù)挖掘中的常用方法。由于該方法是借助二次規(guī)劃求解支持向量，因此在涉及大量數(shù)據(jù)、高階矩陣計(jì)算時(shí)，將消耗大量?jī)?nèi)存和時(shí)間。

王大勛等引入支持向量機(jī)算法，研究了油田注水管道的腐蝕速率預(yù)測(cè)模型，提供了一種新的注水管道腐蝕預(yù)測(cè)方法；FU等將SVM算法用于大氣腐蝕研究，利用小樣本數(shù)據(jù)建立腐蝕速率預(yù)測(cè)模型，揭示了SVM算法在小樣本問(wèn)題中的優(yōu)越性；周澄等在研究管道彎曲處腐蝕損傷程度智能辨識(shí)時(shí)，建立了支持向量機(jī)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)，對(duì)比研究了兩種模型對(duì)彎管腐蝕損傷的辨識(shí)，結(jié)果表明，支持向量機(jī)在小樣本條件下，相較于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更好的辨識(shí)效果。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是基于貝葉斯理論發(fā)展而來(lái)的一種概率推理的圖形化概率網(wǎng)絡(luò)，于1988年由Judea Pearl提出，當(dāng)時(shí)主要用來(lái)處理人工智能中的不確定信息。由于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⒅R(shí)經(jīng)驗(yàn)融入網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，用節(jié)點(diǎn)變量表達(dá)各個(gè)信息要素，用連接節(jié)點(diǎn)間的有向邊，表達(dá)各要素間的關(guān)系，且能處理不完整數(shù)據(jù)集，因此應(yīng)用廣泛。在腐蝕領(lǐng)域，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)則是側(cè)重于描述變量間的因果關(guān)系。

胡明等在分析某天然氣管道腐蝕因素時(shí)，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析原理，將確定的23個(gè)腐蝕失效因素作為貝葉斯網(wǎng)格的子節(jié)點(diǎn)，管線腐蝕失效作為根節(jié)點(diǎn)，通過(guò)各子節(jié)點(diǎn)間條件概率關(guān)系，得出子節(jié)點(diǎn)與根節(jié)點(diǎn)間的概率統(tǒng)計(jì)關(guān)系，從而來(lái)指導(dǎo)天然氣管道系統(tǒng)的維護(hù)和維修；左哲研究了長(zhǎng)輸管道泄漏及蒸氣云爆炸事故的演化規(guī)律，對(duì)埋地管線發(fā)生泄漏的四個(gè)階段進(jìn)行了分析，構(gòu)建了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，證明貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在描述事故過(guò)程中間節(jié)點(diǎn)事件間依賴關(guān)系時(shí)有較大優(yōu)勢(shì)；GUO等在研究腐蝕坑形態(tài)和尺寸與應(yīng)力集中系數(shù)之間的關(guān)系時(shí)，提出了應(yīng)力集中貝葉斯預(yù)測(cè)模型，利用腐蝕坑的寬深比和長(zhǎng)寬比來(lái)評(píng)價(jià)應(yīng)力集中體系，預(yù)測(cè)結(jié)果有較高的準(zhǔn)確性。

決策樹(shù)是一種基于樹(shù)形結(jié)構(gòu)的應(yīng)用廣泛的分類與回歸方法，如圖4所示。

圖4 決策樹(shù)示意圖

決策樹(shù)通常分為：特征選擇、決策樹(shù)的生長(zhǎng)、以及剪枝。通過(guò)對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行學(xué)習(xí)，以樹(shù)形樣式將數(shù)據(jù)決策與數(shù)據(jù)分類過(guò)程清晰呈現(xiàn)，這種算法相對(duì)簡(jiǎn)單、直觀，具有較好的魯棒性。但是單棵樹(shù)依舊不穩(wěn)定，隨著決策樹(shù)的生長(zhǎng)和樣本量的不斷減小深入，樣本對(duì)總體的代表性不斷減小，一般性越來(lái)越差，細(xì)微的數(shù)據(jù)變化極有可能得到完全不同的結(jié)果，且即使剪枝也易發(fā)生過(guò)擬合現(xiàn)象。

梯度提升決策樹(shù)是基于梯度提升框架的改良決策樹(shù)算法，也是近年來(lái)最有效的方法之一，通過(guò)每次迭代，在減少殘差的方向上建立了一顆新的決策樹(shù)模型，并通過(guò)各級(jí)新的決策樹(shù)加權(quán)構(gòu)成新的決策樹(shù)模型。相較于單棵決策樹(shù)，梯度提升決策樹(shù)擁有更好的健壯性及泛化性，有效提高了分類及預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

李秋實(shí)將梯度提升決策樹(shù)模型應(yīng)用在電化學(xué)噪聲處理的腐蝕類型判別，對(duì)混合兩種數(shù)據(jù)樣本的腐蝕類型進(jìn)行判別，準(zhǔn)確性高達(dá)98.4%，且擁有傳統(tǒng)腐蝕類型判別方法所無(wú)法實(shí)現(xiàn)的普適性。梁喜旺等則利用梯度提升樹(shù)建立了大氣腐蝕預(yù)測(cè)模型，與單棵回歸樹(shù)相比，預(yù)測(cè)效果誤差降低了近一半。

隨機(jī)森林是由BREIMAN在2001年提出的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，通過(guò)集成學(xué)習(xí)思想將多個(gè)弱分類器的決策樹(shù)模型組成一個(gè)強(qiáng)分類器，其建模過(guò)程就是多個(gè)樹(shù)模型的學(xué)習(xí)過(guò)程，如圖5所示。

圖5 隨機(jī)森林模型示意圖

隨機(jī)森林模型改善了單棵決策樹(shù)在小樣本處理中出現(xiàn)的過(guò)擬合現(xiàn)象，具有易于實(shí)現(xiàn)、魯棒性、可解釋性好、穩(wěn)定、適合處理高維數(shù)據(jù)、不受噪聲影響等優(yōu)點(diǎn)，是一種自然的非線性建模工具，因此隨機(jī)森林模型在生物、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。從2016年起，隨機(jī)森林就開(kāi)始被運(yùn)用在腐蝕領(lǐng)域。

MORIZET等將隨機(jī)森林與k-最近鄰算法進(jìn)行了比較，后將隨機(jī)森林與小波分析進(jìn)行結(jié)合，提出了一種分離局部腐蝕信號(hào)的新方法；HOU等采用電化學(xué)噪聲法研究碳鋼在保溫礦棉下腐蝕性能，并用隨機(jī)森林模型來(lái)識(shí)別腐蝕類型；YAN等將鋼的化學(xué)成分和環(huán)境因素映射到相應(yīng)環(huán)境條件下低合金鋼的腐蝕速率中，建立了隨機(jī)森林模型，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確的腐蝕速率預(yù)測(cè)，且得出環(huán)境腐蝕性的決定因素為空氣中Cl^-的沉積速率。此外，還論證了隨機(jī)森林模型、CART回歸樹(shù)、RF隨機(jī)森林三種方法對(duì)新環(huán)境中鋼樣的腐蝕預(yù)測(cè)能力，結(jié)果表明隨機(jī)森林模型的預(yù)測(cè)能力優(yōu)于其他模型。

聚類是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模式，常用來(lái)尋找數(shù)據(jù)之間內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)性與差異性。它通過(guò)一定規(guī)則的數(shù)據(jù)集劃分為相似的若干個(gè)類，認(rèn)為兩個(gè)目標(biāo)間距離越近，相似度越大，這些相似組被稱為簇，要保證每個(gè)簇中數(shù)據(jù)具有相似性，不同簇之間具有差異性，可通過(guò)歸并每一簇間的特性來(lái)概括整個(gè)數(shù)據(jù)集或者用作其他模型的輸入。

在腐蝕領(lǐng)域，影響腐蝕的因素復(fù)雜多樣，常采用該方法對(duì)各因素進(jìn)行聚類分析從而評(píng)估各影響因素。朱超慧在研究影響高含硫管道腐蝕因子間關(guān)系時(shí)，采用了因子分析、相關(guān)分析和聚類分析三種方法，聚類分析從整體出發(fā)對(duì)整個(gè)樣本進(jìn)行合理的分類，增加了數(shù)據(jù)分析的合理性；張騰等基于系統(tǒng)聚類方法，根據(jù)大氣腐蝕的差異性，將17個(gè)典型地區(qū)進(jìn)行了分類，確定了我國(guó)大氣腐蝕分區(qū)個(gè)數(shù)和各區(qū)的劃分標(biāo)準(zhǔn)；周健科等對(duì)配電網(wǎng)引流線進(jìn)行聚類分析，提取了海島微氣象環(huán)境中的空間故障規(guī)律，劃分失效評(píng)估區(qū)域，有效提升引流線失效評(píng)估模型準(zhǔn)確性。

模糊集是L.A.Zadeh于1965年提出的概念，最初用來(lái)解決控制領(lǐng)域的疑難，后來(lái)隨著模糊邏輯和模糊理論等的發(fā)展，模糊集方法也被用于數(shù)據(jù)挖掘的分類和回歸任務(wù)中。

模糊理論針對(duì)原本無(wú)法歸入集合的模糊數(shù)據(jù)，將經(jīng)典集合的外延模糊，使這些具有模糊屬性的對(duì)象歸入模糊集合，能夠被量化統(tǒng)計(jì)。模糊集合和模糊邏輯的定義合理反映了現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)間的關(guān)系，可以改善模型的預(yù)測(cè)性能，對(duì)模糊規(guī)則的應(yīng)用可以提高模型的可解釋性。

安新正等基于模糊理論建立了高橋墩工作性能損傷模糊綜合評(píng)價(jià)方法，采用此法對(duì)某鋼筋混凝土高橋墩的工作性能進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查的工況基本一致；雷云等利用模糊理論處理經(jīng)專家評(píng)估的影響海底管道失效的各風(fēng)險(xiǎn)因素后，利用軟件進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)行模糊綜合評(píng)估，結(jié)果表明在役管道的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較低，并確定海底管道失效的主要原因，這些也與事故統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本一致。

傳統(tǒng)的方法是在一個(gè)可能的函數(shù)構(gòu)成的空間中尋找一個(gè)最接近實(shí)際模型的預(yù)測(cè)器，例如上述提到的多元線性回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等等。近年來(lái)，傳統(tǒng)的單一模型往往精度不高，且容易出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題。因此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者將目光轉(zhuǎn)向通過(guò)集成多個(gè)算法模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類，改善單一模型帶來(lái)的弊端。集成學(xué)習(xí)通過(guò)組合多種弱分類器，將對(duì)應(yīng)不同特征能力的模型有效結(jié)合起來(lái)，得到了一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器，從而提升了模型的精確度。以下列舉了幾種常用的集成優(yōu)化模型。

單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有卓越的數(shù)據(jù)處理能力和學(xué)習(xí)能力，被廣泛應(yīng)用在腐蝕領(lǐng)域，當(dāng)腐蝕數(shù)據(jù)量充足時(shí)，其預(yù)測(cè)性能優(yōu)于很多其他預(yù)測(cè)模型。當(dāng)樣本量不足時(shí)，結(jié)合其他算法模型的集成模型在很大程度上提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，解決了因數(shù)據(jù)量小而出現(xiàn)的過(guò)擬合等問(wèn)題。

劉威等將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色理論相結(jié)合，形成灰色-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行腐蝕預(yù)測(cè)；凌曉等選擇用遺傳算法來(lái)優(yōu)化BPNN模型；王金秋等提出了粗糙集-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型；肖斌等提出了一種改進(jìn)的粒子群算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（IPSO-BPNN），這些算法結(jié)果證明優(yōu)化后的結(jié)果比單一模型結(jié)果要更加精確。

SVM是一種能在小樣本條件下進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法，為了進(jìn)行更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)，駱正山等基于灰色向量機(jī)來(lái)建立管道腐蝕預(yù)測(cè)模型；李響等通過(guò)遺傳算法改進(jìn)SVM模型來(lái)進(jìn)行海洋環(huán)境腐蝕預(yù)測(cè)，有效降低了預(yù)測(cè)誤差；SONG等在研究車輛船舶運(yùn)行條件下碳鋼動(dòng)態(tài)腐蝕時(shí)，構(gòu)建遺傳算法優(yōu)化支持向量回歸模型（GA-SVR）、遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（GA-BPNN）、未優(yōu)化SVR和未優(yōu)化BPNN4個(gè)模型，預(yù)測(cè)碳鋼在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的腐蝕速率，最終結(jié)果表明GA-SVR的均方根誤差跟平均相對(duì)誤差最??；LU等提出了利用3D坐標(biāo)量化數(shù)字參數(shù)來(lái)描述生銹鋼筋的橫截面形態(tài)，并且建立了粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)模型（PSO-SVM）和網(wǎng)格搜索支持向量機(jī)模型（GS-SVM）兩種優(yōu)化模型來(lái)進(jìn)行鋼的截面腐蝕率預(yù)測(cè)，兩種腐蝕預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果都比較準(zhǔn)確，最后相比之下，PSO-SVM的精度要優(yōu)于GS-SVM。

隨機(jī)森林本來(lái)就是集成算法的一種，相較于本身單一的決策樹(shù)模型，隨機(jī)森林模型優(yōu)點(diǎn)更多，更加適用于腐蝕速率預(yù)測(cè)模型的建立，也是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。ZHI等提出了一種新的深度結(jié)構(gòu)模型，全連接級(jí)聯(lián)動(dòng)態(tài)集成選擇森林算法（DCGF-WKNN），用來(lái)實(shí)現(xiàn)腐蝕建模數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，與單一算法模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、支持向量回歸（SVR）等相比，該方法能夠獲得最佳的預(yù)測(cè)效果。

目前，人們對(duì)腐蝕領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行了廣泛的研究，揭示了隱藏于數(shù)據(jù)背后的腐蝕信息、建立了腐蝕損傷預(yù)測(cè)模型，但將其成熟應(yīng)用于指導(dǎo)工程實(shí)踐還需要開(kāi)展更深入的研究以及更長(zhǎng)時(shí)間的檢驗(yàn)。

(1) 在腐蝕數(shù)據(jù)挖掘研究的早期，受腐蝕數(shù)據(jù)采集技術(shù)的限制，數(shù)據(jù)樣本有限，相關(guān)研究主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸、擬合，揭示環(huán)境因素影響腐蝕的規(guī)律，構(gòu)建劑量響應(yīng)方程用于腐蝕預(yù)測(cè)。隨著腐蝕數(shù)據(jù)的持續(xù)性積累與人工智能技術(shù)的興起，部分機(jī)器學(xué)習(xí)的方法如支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林等技術(shù)被移植應(yīng)用于腐蝕數(shù)據(jù)挖掘并取得了較好的效果，但絕大多數(shù)模型對(duì)應(yīng)用邊界具有嚴(yán)格的限定，泛化能力較差，限制了其應(yīng)用。

(2) 隨著近些年信息技術(shù)的快速發(fā)展，腐蝕在線監(jiān)測(cè)設(shè)備在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用，腐蝕數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了連續(xù)性采集以及數(shù)據(jù)、圖像、視頻等多維表現(xiàn)，腐蝕數(shù)據(jù)是數(shù)量極其龐大且具有時(shí)序性的，腐蝕數(shù)據(jù)挖掘更適于采用大數(shù)據(jù)分析和處理的方法，在后續(xù)的研究中，多種算法的集成應(yīng)用將更有利于擴(kuò)展模型的使用邊界、提高分析或模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性。與此同時(shí)，與連續(xù)性采集的腐蝕數(shù)據(jù)不相匹配的是部分影響腐蝕進(jìn)程的關(guān)鍵環(huán)境特征參數(shù)的在線監(jiān)測(cè)技術(shù)還有待于進(jìn)一步研究開(kāi)發(fā)，以保障數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中腐蝕數(shù)據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)項(xiàng)的完整性。