同类项的频繁高效用项集挖掘算法

现有高效用项集挖掘算法没有考虑分类挖掘的情况,针对这一不足,提出基于同类项的频繁高效用项集挖掘算法CMFHUI。把数据库中的所有项进行分类,给每一类赋予一个最小效用阈值,在这个基础上加上支持度约束,使得最终挖掘的项集既是频繁项集又是高效用项集。为进一步提高算法的挖掘效率,提出改进算法CMFHUI+。利用Mushroom和T10I4D100K数据集,结合4种不同的剪枝性质进行仿真实验,验证了这两种算法的有效性和可行性。

miRNAs基因的结构保守模式挖掘

miRNA前体(pre-miRNAs)是产生成熟miRNAs的基因表达产物,能够形成较为稳定的茎—环(stem-loop)结构.为了深入研究miRNAs,对miRNAs前体的二级结构建模,并采用关联规则识别miRNAs基因在进化过程中的结构模式.通过分析产生的结构—类别关系(structure-category relationships)来探索miRNAs的功能特征和调节机制.为了获得较好的实验结果,改进传统的关联规则挖掘算法,应用支持度约束和频繁项集的聚类来优化数据挖掘结果.

基于组态技术的液压阀门故障智能诊断系统

由于液压系统构成元件状态参数的影响,导致液压阀门故障诊断的准确性较低。为此,本文提出基于组态技术的液压阀门故障智能诊断系统设计研究。首先,将具备高传输效率和信号转换功能的LTD-ZA210作为系统的串行外设接口(Serial Peripheral Interface,SPI)控制器,将包含数字电源和模拟电源的综合型电源作为系统的电源模块。其次,将液压系统中分流流速、集流流速转换为对应的测压力值和流量值,利用组态技术划分周期。最后,通过分析支持度约束下阀门状态参数与运行期望之间的关系,实现对其故障的诊断。测试结果表明,设计系统对半失效以及完全失效故障的诊断准确率可以达到95.00%以上。