基于加权关联规则的水利工程河道治理规划方法

当前水利工程河道治理规划支撑点的设定多为独立形式,治理规划的效率较慢,导致最终得出的河道断面深度增大,为此提出对基于加权关联规则的水利工程河道治理规划方法设计与验证分析。根据当前的治理规划需求,先明确水利工程河道治理规划指标,采用多目标的方式,提升治理规划的效率,设置多目标规划支撑点及河道截污设计。以此为基础,基于加权关联规则下景观布设及河道岸堤搭建,最终采用生态辅助调整来实现治理规划。最终的测试结果表明:针对随机.选定独立测试河道位置,以两个阶段进行测定,最终得出的河道断面深度被较好地控制在55m以内,这说明在加权关联规则的辅助下,所设计的水利工程河道治理规划方法更加灵活、多变,针对性较强,具有实际的应用价值。

基于加权关联规则挖掘算法的河道防洪保护区溃堤风险预警方法

针对河道防洪保护区风险区域划分不准确的问题,文章提出基于加权关联规则挖掘算法的溃堤风险预警方法。通过数据挖掘建立模型,结合一维和二维河道模型,利用侧向连通法实现数据耦合。在此基础上,评估危险因子,构建洪水风险评估模型,分析易损因子,实现精准风险评估。实验结果表明,该方法能准确确定风险危险指标和洪水淹没面积,检测结果准确率超过90%,风险区域划分与实际基本一致,为河道防洪保护区风险预警提供了有效手段。

基于动态灰积加权关联算法的矿山安全投入决策模型及应用

为了解决我国矿山企业存在的安全投入优化效果不佳、决策模糊性等问题,综合考虑事故间接损失对安全管理效果的影响,采用EAHP法确定各安全投入要素的权重,较好地描述了专家意见的模糊性和偏好差异;采用非对称正弦白化权函数和灰色关联法,建立了动态灰积加权关联算法的矿山安全投入决策模型,客观地反映了不同时点安全投入和安全产出的差异带来的影响。将该模型用于矿山企业安全投入优化决策分析中,结果表明:该矿山的安全教育和安全管理2个安全投入要素的关联度相对较大,分别为0.188和0.170,说明该企业安全运营综合效果的瓶颈因素为安全教育和安全管理;该矿山企业的安全投入优化决策结果合理有效,验证了该模型的适用性,为企业制订安全投入方案和提升安全管理效率提供了决策参考。

加权关联规则在通信网络告警预测的应用研究

针对通信网络告警预测中精确度不高的问题,在分析经典关联规则FP-growth的基础上,提出加权关联规则与模式匹配相结合的通信网络告警预测方法。首先,采用层次分析法(AHP)为预处理后的告警序列分配权值;其次,构造加权条件FP-tree挖掘告警关联规则;最后,输入实时告警序列,通过告警关联规则模式匹配的方式进行告警预测。利用某市移动公司一周的通信网络告警数据进行加权关联规则挖掘与告警预测,实验验证加权FP-growth在数据挖掘阶段和告警预测阶段都优于经典关联规则。

基于加权关联模式的通信网告警相关性分析

加权关联规则挖掘是告警相关性分析的重要手段。本文引入了比例加权支持度的概念,提出了一种基于加权关联模式树的加权关联模式挖掘算法。实验表明,本算法与MINWAL(O)算法相比,时间效率有了明显提高,节约了存储空间,告警相关性分析的准确性也得到了提高。

数据库中加权关联规则的发现

关联规则发现是数据库中知识发现研究中的热点课题 ,有着广泛的应用领域 .在现有的研究中 ,数据库中的各个项目是按平等一致的方式加以处理的 .然而 ,在现实世界数据库中却并非如此 ,不同的项目往往有着不同的重要性 .为了将它们反映出来 ,对项目引入权值 ,从而提出了新的加权关联规则问题 .由于项目权值的引入 ,频繁项目集的子集不再一定是频繁的 .为此 ,又提出了项目的 k-支持期望概念 ,并由此提出了加权关联规则的发现算法 .

基于加权关联规则挖掘的相关文献推荐

研究利用数据挖掘中的关联规则挖掘分析及论文数据库,进行相关文献推荐,提出适用于进行相关文献推荐的改进的混合加权关联规则挖掘算法,并通过用户行为分析确定相关文献集和垂直权重,采用Google搜索引擎的PageRank算法确定水平权重,获得一些有意义的分析结果。

基于灰色加权关联度的城市轨道线网方案评价

针对中国城市轨道交通线网规划过程中,线网方案评价标准不一的情况,在分析中国众多城市轨道线网综合评价的基础上,确立了指标筛选原则,据此建立了城市轨道交通线网方案评价指标体系,利用层次分析法确定了指标权重。通过引入灰色关联度,建立了基于灰色加权关联度的城市轨道交通线网方案综合评价方法,并利用该方法对西安市城市轨道交通线网规划中的4个预选方案进行了评价,推选出最优方案。结果表明,基于灰色加权关联度的城市轨道交通线网方案综合评价方法计算简单,决策科学,具有较好的应用前景。

一种基于概率的加权关联规则挖掘算法

针对关联规则数据挖掘在实际应用中出现的问题:不能挖掘小概率事件中的关联规则, 提出了基于概率分布的加权关联规则挖掘算法。该算法同时改进了加权支持度计算方法,保持 Apriori算法的频繁集向下封闭的特性,并在实践中得到了有效的应用。

一种新的加权关联规则模型

关联规则挖掘可以发现大量数据项集之间隐含的关系,在许多领域得到了广泛应用。目前很多关联规则挖掘算法已经被提出,这些算法一般都认为每个数据项的重要性相同。然而在现实中各个项目的重要性往往不同,从决策者角度出发,他们往往会优先考虑利润较高的项目,而忽略利润较低的项目。论文分析了现有加权关联规则文献中存在的问题,提出了一种新的加权关联规则模型,给出了有效挖掘加权频繁项集的MWFI算法。

基于矩阵加权关联规则的跨语言查询译后扩展

首先提出矩阵加权项集支持度计算方法,给出面向跨语言查询扩展的矩阵加权关联模式挖掘算法.然后提出基于矩阵加权关联规则挖掘的跨语言查询译后扩展算法.借助机器翻译进行首次跨语言检索,得到前列初检文档,并经用户相关性判断后得到相关反馈文档.通过计算支持度从相关反馈文档中挖掘含有原查询词的矩阵加权频繁项集,通过置信度-兴趣度评价框架从频繁项集中提取含有原查询词的关联规则,将规则的后件或前件作为扩展词,利用规则的置信度和兴趣度衡量扩展词的重要性,完成跨语言查询译后扩展.在NTCIR-5 CLIR标准测试集上的实验表明,文中算法可以有效提升跨语言查询扩展性能,有利于长查询的跨语言检索,译后后件扩展性能优于前件.

向量空间模型中完全加权关联规则的挖掘

项目加权关联规则挖掘是通过对具体项目赋予一定的权值来挖掘人们更加感兴趣的关联规则,其中具体项目的权值在数据库中是固定不变的。但现实数据库中,存在着所有项目权值会发生变化的问题。针对此类问题,文章提出新的加权关联规则模型,并提出了完全加权关联规则的挖掘算法。实验结果表明该算法是有效的。

矩阵加权关联规则在故障诊断系统中的应用

关联规则挖掘算法实现了对复杂设备的通用、快速、脱离主观经验的故障诊断。经典的关联规则算法以各项目均匀分布为前提,而实际的故障诊断过程中不同的故障因素对故障诊断的贡献度不同。针对这种情况,将"最小支持期望"和矩阵引入关联规则,提出一种适用于设备故障诊断的基于矩阵的加权关联规则模型——MWARMA模型,实例证明该模型在提高挖掘效率的同时,明显提高了故障诊断的准确率。以该模型为基础设计并实现了一套设备故障诊断系统。

一种改进的加权关联规则挖掘方法

考虑属性数量和属性权值对关联规则的影响,提出一种新的加权支持度和加权置信度计算方法,在挖掘加权关联规则时通过改进加权支持度设置模型保持Apriori算法的频繁集向下封闭特性。与Apriori算法和水平加权关联规则挖掘方法的比较结果证明该方法能快速有效地挖掘重要的关联规则。

基于多最小支持度的加权关联规则挖掘算法

针对交易数据库中数据项重要性不同的现象,提出了新的加权关联规则模型,并基于该模型设计了一个基于多最小支持度的加权关联规则挖掘新算法,允许用户设定多个最小支持度,为数据项设置不同的权重,从而解决数据项的重要性各不相同且出现频率不均匀的问题,发现更多有趣的规则.理论证明了相关性质,并实验验证了算法的有效性.

一种模糊加权关联规则算法及其在流程工业中的应用

采用模糊加权关联规则对流程工业中的大量运行数据进行了分析。阐述了模糊理论和关联规则的内容和性质,在证明模糊关联规则也具有“频繁项集的所有非空子集也必须都是频繁的”基础上,借鉴加权关联规则算法的特点,提出了模糊加权关联规则Fuzzy_WedApriori算法流程,针对不同情况采用不同隶属函数对实际数据进行模糊化,根据此算法的步骤对模糊化的参数点进行处理,得到了有价值的模糊加权规则,为流程工业的生产优化提供了理论依据。

交易数据库的加权关联规则增量更新算法

针对文献犤1犦提出的加权关联规则挖掘算法,文章提出了交易数据库的加权关联规则增量更新算法(DWARIUA算法)。该算法充分利用已存在的频繁项目集,因此,算法是有效而可行的。

应用加权关联度分析评价我国碘缺乏病防治效果

目的 探求客观定量、准确可行、能反映碘缺乏病防治效果全貌的综合评价方法。方法 采用改进的新方法——加权关联度分析 ,对 1999年全国 31个省 (市 )碘缺乏病监测结果进行评价。结果 根据全国 31个省 (市 )碘缺乏病防治效果的加权关联度值和频数分布 ,经合理分档得出碘缺乏病防治效果较优的省 (市 ) 7个 ,中等的 15个 ,较差的 6个 ,最差的 3个 ,符合实际情况。结论 加权关联度分析能直观、定量、简明、准确、清晰、科学、全面地反映碘缺乏病防治效果 ,实用于碘缺乏病防治效果的综合评价。

一种新的模糊加权关联规则挖掘算法

为了提高关联规则挖掘算法处理大数据集的性能,提出一种新的模糊加权关联规则挖掘算法——FWAR算法。通过建立模糊加权关联规则模型生成候选项目集,并进行剪枝,新建的模型按权值对项目进行排序,符合向下封闭性,并解决了已有挖掘算法计算量大的问题。仿真结果证明通过该算法得到解的质量和计算速度有显著的提高。

模糊加权关联规则在设备监控中的应用研究

采用数据挖掘中的模糊加权关联规则对流程企业中的设备运行数据进行分析,首先阐述了模糊理论和Apriori算法的内容,分析参数点的重要程度,找出偏离常规运行状态但未到报警界限的参数点并模糊化,得到了隶属函数截集的均值和综合加权值,然后对传统的Apriori算法进行改进,提出了加权的关联规则算法并编程实现,从而起到流程企业设备故障监控的作用。