基于RS_Hash频繁项集的卫星载荷关联规则算法

遥测数据是反映卫星健康状态的重要依据,对遥测载荷数据进行关联性分析,在一定程度上能反映出卫星的整体运行情况的好坏。针对传统关联规则算法存在效率低下、占用内存过多的问题,提出一种基于RS_Hash频繁项集的卫星载荷关联规则算法。首先对事务数据库使用动态随机抽样的方法获取样本数据,设计抽样误差和抽样停止规则来确定最优的样本容量;其次将抽取出的样本使用哈希桶来存储频繁项集,进而减少占用的内存,提高算法的运行效率;最后使用3个与载荷数据相似的公开数据集和卫星载荷数据集进行实验,结果表明,在公共数据集上取得了良好的效果,尤其是在具有大数据量级的卫星载荷数据集上效果明显,在不同事务长度和支持度的情况下,相较于Apriori、PCY、SON、FP-Growth、RCM_Apriori和Hash_Cumulate算法,RS_Hash算法在平均时间效率上分别提高了75.81%、49.10%、59.38%、50.22%、40.16%和39.22%。