基于改进关联规则算法的双介质喷嘴离线调试平台设计

以往的双介质喷嘴离线调试平台由于仅对双介质喷嘴特征参数的单个模型进行计算,导致平台的调试时间较长、调试效果较差,因此,设计基于改进关联规则算法的双介质喷嘴离线调试平台。在硬件上,设计微处理器和通信器;在软件设计上,利用最小二乘法对双介质喷嘴的特征进行参数化。在改进关联规则算法的支持下,设定相应的约束条件和离线调试目标,通过计算双介质喷嘴特征参数的一阶数学模型、二阶数学模型和参数状态离散控制模型,得到双介质喷嘴的离线调试函数,从而完成双介质喷嘴的离线调试。通过上述软硬件的设计,完成对双介质喷嘴离线调试平台的设计。在仿真实验中,与以往的双介质喷嘴离线调试平台相比,设计的基于改进关联规则算法的双介质喷嘴离线调试平台调试总时间仅为6.8 ms,调试时间更短,调试效果更好。

基于关联规则算法的无线通信网络数据安全分类方法

针对现有数据安全性分类方法的分类精度和效率较低问题,提出基于关联规则算法的无线通信网络数据安全分类方法。通过关联规则挖法找出无线通信网络数据间联系,采用C4.5决策树方法实现数据安全性初步分类,利用马尔可夫链构建无线通信网络射频信号的安全性分类模型,测试结果证明:所提方法ACU面积指标接近于1,适用性强,分类精度高,且分类时间在30 min以内,能够有效提升了分类速度,鲁棒性高。

基于关联规则算法构建公立医院医疗设备分类管理模型及效果分析

目的:基于关联规则算法构建公立医院医疗设备分类管理模型,分析其在医院设备管理中的应用效果。方法:基于关联规则算法中的关联规则分析Apriori算法和设备异常信息挖掘K-means算法进行设备分类管理,构建公立医院医疗设备分类管理模型用于挖掘设备状态的异常特征。选取2022—2023年北京回龙观医院临床在用的244台医疗设备,按照基于关联规则算法的公立医院医疗设备分类管理模型应用前后,将2022年1—12月的设备使用期间设定为关联规则算法设备分类管理模型应用前,2023年1—12月的设备使用期间设定为关联规则算法设备分类管理模型应用后。对比关联规则算法设备分类管理模型应用前后的设备分类管理效果评分、不同类型设备故障发生率和设备效能评分。结果:关联规则算法设备分类管理模型应用后的入库管理、使用管理、维修保养管理和报废管理评均分分别为(89.65±4.65)分、(90.25±4.36)分、(87.69±3.12)分和(90.36±3.39)分,均高于应用前,差异有统计学意义(t=17.866、14.671、18.128、19.479,P<0.05);关联规则算法设备分类管理模型应用后的医学影像诊断及辅助设备、健康监测设备、康复设备和干预及治疗设备发生故障2、3、2、3台,故障率分别为3.33%、4.69%、2.86%和6.00%,均低于应用前,差异有统计学意义(χ^(2)=5.925、6.117、7.937、5.316,P<0.05);关联规则算法设备分类管理模型应用后的设备整体利用效能、质量稳定效能和诊疗准确效能评均分分别为(96.39±3.69)分、(94.23±3.06)分和(95.47±4.36)分,均高于应用前,差异有统计学意义(t=16.762、17.919、11.769,P<0.05)。结论:基于关联规则算法的公立医院医疗设备分类管理模型应用可实现医院医疗设备分类管理,提高设备运行效率和管理水平,降低设备故障率。

基于关联规则算法的电力企业财务信息异常数据智能挖掘方法

常规的电力企业财务信息异常数据挖掘方法以集群挖掘与分段挖掘为主,同一类别的异常数据挖掘效率较低,影响财务数据整合效果。因此,本文设计了基于关联规则算法的电力企业财务信息异常数据智能挖掘方法。此方法标注电力企业财务信息数据挖掘异常点,建立电力企业财务信息数据集,逐步探查数据集中的异常数据,并将异常数据汇总到一个数据单元中,形成财务信息数据异常点。本文基于关联规则算法挖掘电力财务异常频繁项集,在电力财务数据异常点中,挖掘出存在价值的信息,确保异常数据挖掘的准确性。采用对比实验,验证了该方法的数据挖掘准确性更高,能够应用于电力企业财务管理工作中。

基于关联规则算法的船舶涂装防腐效果检测方法

由于船舶涂装防腐层缺陷信号较为微弱,导致传统方法检测结果误差较大,提出基于关联规则算法的船舶涂装防腐效果检测方法。采集与处理船舶涂装防腐层的超声波信号,挖掘防腐层缺陷信号与正常信号之间的关联规则,对采集信号进行分类识别,实现船舶涂装防腐效果的检测。实验结果表明,设计方法下船舶涂装防腐效果的检测率为95.41%,证实了该方法精度较高。

基于改进关联规则算法的数据库关键词检索方法

传统的数据库关键词检索方法只考虑了关键词的二元关系,造成了数据库关键词特征匹配度低的问题。针对该问题,文中提出了基于改进关联规则算法的数据库关键词检索方法。为对数据进行初步的分析和处理,首先确定数据库信息特征的模糊空间,不仅需考虑关键词的二元关系,还需计算数据库信息关键词语义重要问题。通过关联规则数据结构分布重排,改进关联规则算法,实现数据库关键词检索。实验证明,基于改进关联规则算法的数据库关键词检索的特征匹配度较高,检索结果更加准确。

关联规则算法的实现与改进

关联规则作为一种数据挖掘的工具,它能够发现数据项集之间有趣的关联。在关联规则的算法中,Apriori算法是其中的关键算法之一。面对大量复杂的数据集,怎样选择数据结构,怎样优化处理过程,对于此算法的性能将会十分重要。该文首先介绍了关联规则的原理和Apriori算法的实现,然后提出了对该算法的若干改进,例如:采用树型结构存取频繁项集,使用三种缓存优化的方法等。这些优化都能够在整体上提高算法的效率。对于大数据项,试验显示,这些改进能够正确、有效、快速地实现Apriori算法。

一个有效的分布式并行挖掘关联规则算法

提出了一个基于分布式结构的快速有效的关联规则挖掘算法,它采用了分布式结构,各节点并行计算,与相关算法相比有效地减少了通信量和候选项集数目,算法可扩展性好,实现简单。

一种快速并行关联规则算法研究及仿真

在比较了当前几种并行关联规则挖掘算法的基础上,对并行关联规则算法进行了比较全面的分析,为了解决其性能和效率方面存在的问题,提出了一种快速挖掘策略的并行处理算法(FPARM),并对这种快速并行关联规则算法的性能作了比较分析。经过计算机仿真实验的性能比较,采用快速并行算法的性能和效率提高了,达到了算法优化的目的。

关联规则算法在中文文本挖掘中的应用研究

本文介绍了关联规则的主要概念及关联规则的经典算法,并将关联规则算法应用于中文文本挖掘中,目的是通过计算文本特征词间的支持度、可信度关系了解文本间的关联关系.

规则算法引擎在临床实验室危急值管理体系中的应用

危急值管理系统的本质是对实验室结果数据的采集、管理、分析与预警,因此,需要将计算机技术中的知识表达与推理等规则算法技术应用到系统中,使之能够对LIS的检验结果进行表达与推理,从而推动IT系统向智能化方向发展。文章探讨了将规则算法内置于临床实验室危急值管理系统中,以提高信息系统的智能性和适用性;针对实验室危急值管理系统的不足,设计开发了规则算法引擎,实现了实验室危急值的智能准确预警。

一种并行化的分组关联规则算法

提出一种通过分组达到并行化的改进Apriori算法,研究了分组的构造以及分组后因连接步和剪枝步的简化而达到的效率的提高。对于算法中涉及的原理给予了完整的论证并结合实例给出了改进算法的实现步骤。结果表明,改进算法通过连接步和修剪步的简化大大地提高了规则发现的效率,并可以很方便地达到并行化。

改进的关联规则算法在数据挖掘中的探讨

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的有效运用可以从与客户有关的大量数据中挖掘出对企业经营决策有价值的知识和规则。本文根据数据挖掘中关联规则的性质以及钢铁企业的自身特点,在经典关联规则算法APriori算法的基础上提出了一种改进的算法,并利用该算法对数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息。

数据挖掘中关联规则算法的研究

近些年来,计算机技术迅猛发展带动信息技术的兴起,数据挖掘技术被广泛地应用到各个领域当中。这个新兴的领域为数据挖掘技术提供了最为活跃的算法,即关联规则算法,其能够对于大量的数据和信息进行处理,通过将繁琐的项集从数据库中找出来,经过整理之后,将项集之间的关联关系建立起来,从中挖掘出有价值的数据信息,以在一定程度上满足不同领域的需要。本文针对数据挖掘中关联规则算法进行研究。

改进关联规则算法在烟草物流销售规律中的应用

烟草产品在销售过程中产生了大量的历史数据,是否能挖掘出其中潜在的高价值信息对烟草物流公司至关重要.本文采用一种比较高效的fp-growth算法设计了烟草产品销售决策支持系统,实践应用表明改进后的fp-growth算法能快速的发现不同时期烟草产品之间的销售规律和关系,占用内存更小、响应速度更快,为烟草物流公司及时掌握烟草产品之间的销售规律提供了有价值的参考.

数据挖掘中关联规则算法的研究

随着计算机技术的迅猛发展,使得现代信息技术也得到了发展,数据挖掘技术被广泛地应用到许多领域当中。而数据挖掘技术中最常用的算法则是关联规则算法,它能够对大量的数据和信息进行处理,在数据库中将繁琐的项集找出来,经过处理之后,将项集与项集之间的关联关系建立起来,然后从中挖掘出有用的信息。本文针对数据挖掘中的关联规则算法进行研究。

关联规则算法在图书馆智能OPAC系统设计中的应用研究

当前是知识性、数字化、智能化的社会发展时代,人们对图书馆的信息服务提出了个性化、智能化的服务要求。因而,提供智能OPAC系统的图书馆服务,这是当前各大图书馆满足读者信息消费的有效改革途径。本文将重点分析关联规则算法在图书馆智能OPAC系统设计中的应用。

改进的FP-growth关联规则算法及其在图书推荐系统中的应用

在FP-growth关联规则算法的基础上提出了基于动态二维数组的算法,引入可变二维数组结构,动态的将事务数据库存入该数组中,可以大大提高数据挖掘的效率。并以图书馆管理系统中的图书借阅数据作为训练数据,使用改进的FP-growth算法实现了高校图书推荐系统,本系统能够从图书馆图书借阅记录中挖掘和发现读者借阅行为中隐含的规律,得到读者与图书的频繁项集,从而可以实现对不同身份的读者推荐不同类型的图书功能。

关于数据挖掘中关联规则算法的相关问题研究

经济的发展带动了信息技术的发展,数据挖掘技术的应用愈加广泛,无论是生产还是生活都离不开这一技术的支持。关联规则算法是数据挖掘技术中应用最为活跃的一种算法,能够有效处理规模较大的信息与数据,并在数据库中挖掘价值较高的信息。文章将对数据挖掘技术的内容与表现进行阐述,分析关联规则算法的含义与相关内容,最后对关联规则算法中的Apriori算法进行探究与讨论。

数据挖掘关联规则算法研究

引言 Web服务器的日志文件通常都是简单的文本文件,在长期的历史时期只是作为服务器管理员的参考使用,利用率很低。但其中的信息涵盖丰富,包含了了用户的上网时间、运行的程序、访问的页面等互联网的有用信息,通过对这些海量信息的梳理,只要运用的关联规则分析研究,即可清晰地记录用户的程序使用习惯和网站访问偏好,预测用户的喜好,从而进行个性化推荐,这在互联网＋经济时代蕴藏着巨大的商业价值,是还未充分挖掘的宝藏。