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题名矩阵加权关联规则在故障诊断系统中的应用
被引量:5
- 1
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作者
朱清香
焦朋沙
刘晶
郝红红
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机构
燕山大学经济管理学院
燕山大学图书馆
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出处
《工业工程》
北大核心
2013年第2期87-91,96,共6页
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基金
河北省自然科学基金资助项目(G2010001331)
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文摘
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。
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关键词
故障诊断
专家系统
加权关联规则
最小支持期望
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Keywords
equipment fault diagnosis
expert system
weighted association rule
rain-support expectation
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于位矩阵的加权频繁k项集生成算法
被引量:6
- 2
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作者
陈文
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机构
铜陵学院数学与计算机科学系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期54-56,共3页
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基金
安徽高校省级优秀青年人才基金资助项目(2010SQRL170)
安徽省教育厅自然科学研究基金资助重点项目(2006KJ027A)
安徽省自然科学基金资助项目(070412055)
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文摘
提出一种基于位矩阵的加权频繁k项集生成算法。该算法引入加权支持度和最小支持期望的概念,对数据库仅进行一次扫描,通过构建筛选条件对基于频繁2项集位矩阵的加权频繁k项集生成过程进行剪枝,有效提高了加权频繁项集的生成效率。
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关键词
加权关联规则
最小支持期望
频繁项集
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Keywords
weighted association rule
minimum support expectation
frequent itemset
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于关联图的加权关联规则挖掘算法
被引量:1
- 3
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作者
陈文
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机构
铜陵学院数学与计算机科学系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第13期59-61,共3页
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基金
安徽高校省级优秀青年人才基金资助项目(2010SQRL170)
安徽省教育厅自然科学研究基金资助重点项目(2006KJ027A)
安徽省自然科学基金资助项目(070412055)
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文摘
针对交易数据库中数据项重要性不同的现象,引入加权支持度和最小支持期望的概念,提出一种基于关联图的加权关联规则模型,并在该模型基础上,设计了改进的加权关联规则挖掘算法。该算法扫描数据库仅一次,采用关联图存储频繁2项集信息,通过构建基于图的剪枝策略,减少验证频繁项集的计算量,有效提高加权频繁项集的生成效率。
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关键词
加权关联规则
最小支持期望
关联图
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Keywords
weighted association rule
minimum support expectation
association graph
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于时间聚类的加权关联规则及其在企业中的应用
- 4
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作者
姜代红
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机构
徐州工程学院信息与电子工程系
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出处
《湘南学院学报》
2009年第5期44-47,共4页
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文摘
针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现.实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性.
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关键词
煤炭企业
数据挖掘
关联规则
时间聚类
最小支持期望
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Keywords
coal enterprises
data mining
association rule
temporal clustering
minimum support expect
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分类号
TP311.132
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名快速挖掘加权频繁项集的矩阵位串算法
被引量:4
- 5
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作者
李娟
张明义
汪维清
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机构
西南大学计算机与信息科学学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第11期2533-2536,共4页
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文摘
关联规则挖掘的应用日益广泛,但已经提出的大多关联规则挖掘算法都是把数据仓库中各个项目按平等一致的方式加以处理的。然而,在现实世界中,不同的项目往往有着不同的重要性。现有的有关加权关联规则的研究中,大多采用的加权方法不太好,或挖掘算法效率不够高。为此,提出了一种新的挖掘加权关联规则的算法,该算法采用矩阵和位串技术,只需要对数据库扫描一遍,可快速挖掘出所有的加权频繁项集,并且存放辅助信息所需要的空间也较少。研究表明该算法比已有的算法更高效。
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关键词
数据挖掘
关联规则
加权关联规则
频繁项集
最小支持期望
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Keywords
data mining
association rules
weighted association rules
frequent itemset
minimum support expect
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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