最小支持度为区间值的加权Apriori算法

为解决经典Apriori算法中最小支持度设定不当和数据库中各项目的重要程度不易给出的问题,采用区间量化方法计算出最小支持度满足的一个区间,用区间值代替单一的最小支持度.并根据引入的可能度概念对改进算法进行剪枝的策略,提出项目权重和最小支持度都为区间值的加权关联规则挖掘算法.通过UCI上的数据集对比改进算法和经典算法的性能.研究结果表明:改进算法解决了最小支持度设定过高或过低所带来的问题,并提高了算法的运行速度及有效率.

加权Apriori算法优化及其在商品销售数据分析中的应用

针对数据挖掘中项目权重的模糊性问题,通过引入直觉模糊数表示项目的权重,并采用项目的权重和支持数计算事务的加权支持度、可能度、置信度,提出了一种基于直觉模糊数的加权Apriori算法。阐述了算法的改进思想,描述了算法步骤,并采用优化后的Apriori算法对商品销售数据进行挖掘分析。研究结果表明:改进算法解决了权重信息的模糊性问题,其挖掘结果更具价值。

基于Apriori算法的煤矿安全事故分析

为分析煤矿事故报告中的危险致因因素,统计分析了2018—2022年全国煤矿事故报告数据,采用Apriori关联规则算法,并利用Gephi进行关联规则可视化,探究各个致因之间的复杂关系。首先对数据进行预处理,计算词频-逆向文件频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF),提取了78个煤矿事故致因因素,其中人因层包括31个因素,设备层包括9个因素,管理层包括31个因素,环境层包括7个因素;然后,经过关联规则挖掘算法,得到了585条关联规则,绘制了其支持度、置信度和提升度的散点图;最后,根据Gephi生成的事故致因复杂网络图,分别分析了高支持度、高置信度和高提升度关联规则致因因素。结果表明:基于Apriori算法的煤矿事故致因分析,得到了人因层、管理层、设备层和环境层4个方面的关键致因因素;对煤矿关键致因因素进行直观、多视图的展现,有助于提高煤矿安全管理水平。

谱聚类和Apriori算法在建筑坍塌事故致因组合分析中的应用

建筑坍塌事故是人员伤亡和经济损失较大的事故类型之一。为探究建筑坍塌事故不同致因之间的关联和相互依存关系,首先,选取国内2015—2020年231份建筑坍塌事故报告作为研究对象,借助R语言平台进行文本挖掘,得到43个致因。其次,运用Python进行谱聚类,根据致因之间的关联强度对其进行聚类。最后,利用关联规则挖掘Apriori算法确定建筑坍塌事故致因之间的关键关联组合。结果表明,43个事故致因可分为5类,在每一个簇类中确定了最关键的致因组合,并提出了针对性的预防措施,为坍塌事故的预防和控制提供一种新的思路。

基于内-外因理论和Apriori算法的动火作业事故分析

为研究动火作业事故致因及其相互作用,采用Apriori关联规则算法和内-外因理论相结合的方法,对2013-2023年100起动火作业事故致因进行深入分析。根据内-外因事故致因理论,从作业人员、设备设施、作业场所和作业管理4个方面对事故原因进行分类,分析不同事故原因的发生频数,构建动火作业事故致因因素集;采用Apriori算法挖掘事故致因间的关联关系,对强关联规则进行具体分析。研究结果表明:作业前检查不到位、安全教育培训不到位、安全主体责任落实不到位等是导致动火作业事故发生的关键致因因素,在此基础上提出针对动火作业安全的预防措施,并构建动火作业安全管控策略。研究结果可为揭示动火作业事故预防的关键点,减少动火作业事故的发生提供参考。

基于SIF模型与Apriori算法的煤矿顶板事故致因关联分析

为更科学地预防煤矿顶板事故的发生,对煤矿顶板事故致因及其关联规则进行识别十分关键。首先,通过文本挖掘并结合SIF事故致因模型,确定56个影响顶板事故发生的致因;其次,通过构建顶板事故数据库并运用Apriori算法进行顶板事故致因关联规则挖掘;最后,绘制顶板事故致因关联规则复杂网络图,并综合分析顶板事故的核心致因及各致因间的关联规则。结果表明:安全培训教育和安全监督管理、作业人员安全意识淡薄和违反作业规程、当班管理人员在现场的管理不到位和其他事故致因之间有着很高的关联度以及提升度,这些因素是造成煤矿顶板事故发生的核心因素。

一种Apriori算法在监狱警察心理健康调查中的应用

为从复杂数据中挖掘监狱警察心理健康状况,提出一种改进的Apriori算法进行监狱警察心理健康监测和评估,并根据狱警心理表现症状进行疏导。针对传统Apriori算法计算量大、遍历数据长的问题,对数据库集心理健康调查结果进行矩阵化处理和和运算,采用自连接操作方式删除非频繁项集,降低数据计算量。将改进算法应用于监狱警察心理健康调查,应用结果表明:监狱警察普遍存在“内向、抑郁、焦虑、坚强”的心理特征,后续心理辅导工作中,需加强户外锻炼,多接触外界事物,培养活泼开朗、积极乐观的情绪。

基于关联规则数据挖掘的Apriori算法应用分析

基于关联规则的数据挖掘主要用于发现数据集中项目之间的联系。以Apriori算法为核心,利用店铺在线订单作为数据载体,深入挖掘顾客购买商品的历史记录,探究商品之间的关联性。通过分析这些关联规则,商家可以更精准地了解顾客的购物喜好和行为模式,从而制定出更具针对性和实效性的营销策略,有效提升商品的销售业绩。

基于改进Apriori算法的道路运输事故致因分析

为深入研究我国道路运输事故的致因因素,探究各因素之间的相关联系,提出一种改进的关联规则算法,并将其运用于道路运输事故数据分析。首先,将预处理后的数据进行分类,建立多维层体系框架;其次,对影响事故属性的因素进行灰色关联分析,生成新的候选项集;最后,运用考虑定向约束的Apriori算法挖掘关联规则。基于广西壮族自治区2019—2022年道路运输事故数据并对其进行详细分析,结果表明:道路运输事故中夜间时段发生事故的原因大多为疲劳驾驶,由于驾驶员行车速度不当造成追尾事故的发生。与运用传统的Apriori算法相比,该方法生成的无效规则减少了69.15%,准确率提高了49.14%,在保证准确性提升的前提下大大提高算法的效率。

Apriori优化算法的计算机网络入侵数据挖掘探究

本文以提高计算机网络入侵检测水平为前提,探讨关联规则算法(Apriori)优化算法在计算机网络入侵数据挖掘中的应用。首先介绍了Apriori优化算法,其次研究了该算法在数据挖掘中的应用要点,最后以实际仿真模拟案例的方式进行讨论,明确Apriori优化算法性能更佳,有利于提高计算机网络数据安全性,具有应用以及推广价值。

一种改进的MANET加权分簇算法

移动自组网(Mobile Ad Hoc Network, MANET)主要应用于军事活动、灾后救援等大规模的活动中,随着节点数的增加、移动速度的加快,网络拓扑变得更加复杂,网络稳定性和性能也随之下降。频繁的网络拓扑变化会导致簇结构变得不稳定并且控制开销也会增加。为了解决这一问题,提出了一种改进的加权分簇算法,通过仿真表明,该算法可以有效地提高大规模移动自组网的性能。

基于特征加权融合算法的动漫人物图像复原重建方法

动漫人物复原图像存在像素缺失会导致所设计人物出现失真显示的情况,从而使主机元件无法准确重建动漫人物模型。针对此问题,提出基于特征加权融合算法的动漫人物图像复原重建方法。利用特征加权融合算法跟踪动漫人物特征,将图像分成多个像素区域,根据像素损失值推导人物图像的变分损失复原函数。利用跟踪所得的人物特征,定义重建节点,再将各个节点对象连接起来,以求解具体的重建表达式,完成动漫人物图像复原重建。实验结果表明,应用构建模型可以保证复原图像中缺失像素与原像素的色彩一致性,色彩一致性高于92%,不会造成设计人物失真显示的情况,能够保障主机元件对动漫人物模型的准确重建。

一种改进组合加权的TDOA室内二维定位算法

针对现有组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时精度较低的问题,在现有组合加权算法的基础上提出了一种改进算法。首先,将基站分组,以到达时差算法得到目标位置的多个估计结果;其次,计算各估计结果之间距离值并排序,以滑动窗口法判断是否存在基站组出现异常定位估计;最后,当任意基站组的定位结果发生异常时,使用目标位置估计结果及其估计克拉美罗下界值设计两个加权步骤的权值,通过二步组合加权算法得到最终定位结果。仿真结果表明,所提算法有效减少了原组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时的误差,当测量噪声标准差为0.8 m时,所提算法相较于原算法在正方形边缘区域定位均方根误差减小了0.35 m;在定位狭窄矩形区域时,所提算法平均定位均方根误差减小了0.11 m。

基于Apriori算法和改进剪枝算法研究针灸结合推拿治疗神经根型颈椎病的选穴配伍规律

目的:研究针灸结合推拿疗法治疗神经根型颈椎病的选穴规律及配伍特点,为临床治疗神经根型颈椎病提供参考依据。方法:检索2012年2月—2022年2月中国知网、万方数据库、维普数据库刊登的针灸结合推拿治疗神经根型颈椎病的相关文献,建立文献数据库与腧穴数据库,采用Vlookup函数和数据转置对腧穴数据进行分析,采用SPSSPRO频数分析得出高频腧穴,采用Apriori算法和改进剪枝算法进行关联规则分析,最后按照支持度、置信度和提升度进行深入分析。结果:共检索出文献414篇,最终纳入文献133篇。频次≥14次的腧穴共20个,排名前十的依次为风池穴、天宗穴、合谷穴、肩井穴、曲池穴、后溪穴、手三里穴、颈夹脊穴、外关穴、风府穴。使用频次≥14次的腧穴归经以手阳明大肠经、手太阳小肠经、足少阳胆经、督脉、经外奇穴、足太阳膀胱经、手少阳三焦经为主。设置最小支持度为20%,最小置信度为80%,关联规则为后项→前项,采用Apriori算法和改进剪枝算法对频次≥14次的20个腧穴进行关联规则分析,置信度排名前四的腧穴配伍组合分别为肩井、风府、后溪、外关→风池、天宗,肩井、风府、外关、曲池→风池、天宗,手三里、天宗、肩井、后溪→风池、曲池,肩井、后溪、天宗、风府→风池、外关。结论:针灸结合推拿治疗神经根型颈椎病选穴具有注重分经辨证,腧穴配伍侧重本经配穴,远近配穴与同名经配穴的规律特点。运用Apriori算法和改进剪枝算法可以有效挖掘针灸结合推拿治疗神经根型颈椎病的特点,具有较高的学习价值。

基于Apriori算法的心内科住院患者静脉血栓栓塞症危险因素分析

目的分析心内科住院患者静脉血栓栓塞症(venous thrombus embolism,VTE)的发生现状及危险因素,为构建心内科专科VTE风险预测模型提供依据。方法回顾性分析175例在广东省某三甲医院心血管内科住院期间确诊VTE的患者的临床资料,基于关联规则Apriori算法探究VTE发生的危险因素及各危险因素间的关联性。结果发生VTE的患者中,单纯深静脉血栓形成(deep venous thrombosis,DVT)占比最高(81.71%),其次为单纯肺血栓栓塞(pulmonary thromboembolism,PTE;10.29%),DVT合并PTE最低(8.00%)。关联规则结果显示,心内科住院患者VTE发生的前9项危险因素依次为留置中心静脉导管、心功能Ⅲ级或Ⅳ级、急性心肌梗死、血小板计数异常、心力衰竭、房颤、住院期间使用过利尿剂、冠心病及卧床时间>72 h。结论本研究通过关联规则分析发现了心内科住院患者发生VTE的危险因素之间的关联特点,提示护理人员应重点关注留置中心静脉导管、原发疾病为VTE危险因素、心功能Ⅲ级或Ⅳ级、血小板计数异常、住院期间使用过利尿剂及合并多项以上危险因素的患者,并制订相应的个体化血栓预防措施,从而降低VTE发生风险。

基于加权组合算法的点云孔洞修补

为了对无人机航测数据中的点云孔洞进行修补,将最小二乘支持向量机算法LS-SVM和遗传算法GA优化的反向传播神经网络算法BP进行线性组合,构建一种加权组合模型,用于散乱点云数据中的孔洞修补。通过两种修补方法的误差进行两者的加权组合,建立出与两种修补方法误差相关的加权组合模型,并将加权组合模型的修补结果与单一使用最小二乘支持向量机、遗传算法优化的BP神经网络两种修补方法的修补结果进行残差和内外符合精度的比较与分析。结果表明:采用加权组合模型得到的点云修补结果内外符合精度较高,且具有更强的稳定性,为无人机获取的点云数据提供了一种有效的孔洞修补方法。

无人机自组网快速稳定加权分簇算法

在无人机自组网中,网络规模增大会使节点间平均跳数增加,网络管理和路由协议运行更艰难。分簇结构可用来优化网络管理,提高网络的可拓展性。针对无人机高移动造成的簇结构不稳定以及分簇结构鲁棒性差的问题,提出了一种快速稳定加权分簇算法。该算法对比现有的加权分簇算法,对链路保持率、节点度和相对速度三个指标的选取进行改进。针对战场和应急场景下簇头节点掉线带来的簇振荡,提出了一种高效的簇维护机制。最后通过仿真验证该算法的性能,结果表明,与现有改进型加权分簇算法相比,该算法可以有效降低成簇的时间,同时在簇头节点掉线的情况下快速恢复,更适用于复杂环境下的网络部署。

基于改进的Apriori算法在高校成绩分析中的研究

针对挖掘算法在频度-可信度框架下的缺陷,本文引入兴趣度和提升度的改进Apriori算法对成绩样本进行关联规则挖掘;结合多观测量筛选出具有显著意义的强规则,并揭示规则背后的原因;最终根据分析结果提供了针对性的专业课程学习方法和内容调整方向,进一步优化了教育质量,本文的研究方法和过程旨在帮助授课教师优化教学管理并更好地了解学生的学业水平。

基于改进Apriori算法的高校教育满意度关联规则挖掘

针对经典关联规则Apriori算法在大数据集情境下易产生冗余和误导性的关联规则,以及难以确认关键性关联规则等问题,提出支持度—置信度—权重检验系数框架与后项约束的改进Apriori算法。首先,定义相关性系数、提升系数、错误系数并进行证明分析,进而构建权重检验系数;其次,运用主成分分析法,提取指标中的高权重影响因素作为后项,通过后项约束过滤冗余关联信息,从而筛选出更为准确的关键性关联规则。将改进的Apriori算法应用于高校教育满意度调查数据的关联规则挖掘并进行分析对比,实验结果验证了该算法的合理性和有效性。

基于apriori算法对盆栽春小麦生理指标及产量的分析

【目的】研究土壤、残膜、灌溉制度等因素对新疆北疆春小麦的生长发育及产量的影响。【方法】试验采用盆栽试验,运用正交试验设计,选取土壤质地、灌溉方式、灌水定额、灌水次数、土壤地膜残留量5因素,各因素设置4水平,研究不同试验因素组合下春小麦株高、叶绿素含量、有效穗数、穗粒数、产量、水分利用效率和土壤含水率各指标的差异及变化;利用apriori算法分析小麦各生理指标间的关联性。【结果】全生育期内不同处理下小麦株高变化趋势基本一致,对小麦株高影响较大的因素为灌溉制度;小麦全生育期内叶绿素值整体上呈现单峰变化趋势,适当提高土壤肥力可以增产;土壤含水率与土壤质地和灌水量有明显的相关性。在灌浆期适度增加灌水能够提高小麦叶片光合速率,达到增产效果;灌水次数以及灌溉方式对小麦产量及产量构成因素有显著性影响,渗灌的增产效果表现突出。最高耗水量和最大穗粒数,最大有效穗数,最大株高具有强相关性;最高耗水量与最低干物质重、最低SPAD值有强关联性;最高株高与最低SPAD值呈强相关性。【结论】土壤质地为粘壤土,灌水方式为渗灌,灌水700 kg/hm^(2),地膜残留量为0时春小麦产量最高,能够达到71.56 g/盆;灌水定额700 kg/hm^(2)与最高耗水量和最大株高、最低SPAD值、最大有效穗数、最大穗粒数具有强相关性。过高的灌水量和耗水量会导致株高过高,SPAD值小。