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当功能块FB1在组织块中被调用时，使用了与FB1相关联的背景数据块。这样FB1有几次调用，就必须配套相应数量的背景数据块。当FB1的调用次数较多时，就会占用更多的数据块。使用多重背景数据块可以有效地减少数据块的数量，其编程思路是创建一个比FB1级别更高的功能块，如FB10，对于FB1的每一次调用，都将数据存储在FB10的背景数据块中。这样就不需要为FB1分配任何背景数据块。下面以发动机组控制系统为例，介绍如何编辑和使用多重背景数据块。


其中，关联规则XY，存在支持度和信任度。这种方法主要是用于事物数据库中，通常带有大量的数据，当今使用这种方法来削减搜索空间。粗糙集：是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个不确定性的数学工具。用粗糙集理论进行数据分析主要有以下优势：它无需对知识或数据的主观评价，仅根据观测数据就能达到冗余信息；非常适合并行计算、结果的直接解释。如下图，X称为R的粗糙集。模糊数学分析：用模糊（Fuzzysets）数学理论来进行智能数据分析。