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。

基于果蝇优化算法的风功率预测数据可信度量化分析

针对风功率预测数据精度较低,可信度难以度量的问题,研究了基于果蝇优化算法的风功率预测数据可信度量化分析方法。采用一次指数平滑方法平滑处理风功率预测的历史风速数据,将完成平滑处理的数据输入LSSVM风功率预测模型中,该模型设置线性最小二乘系统作为支持向量机的损失函数。选取果蝇优化算法优化LSSVM风功率预测模型,设置风功率预测的均方根误差作为果蝇优化算法的适应度函数,获取LSSVM风功率预测模型的最优参数,量化分析了风功率预测数据可信度。实验结果表明,该方法预测风功率的均方根误差低于0.3,具有较高的风功率预测数据可信度。

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。

保持细节特征的输电铁塔三维网格模型轻量化算法

针对输电铁塔三维网格模型简化后出现模型细节特征大量缺失的问题,以QEM算法为基础,提出了一种保持细节特征的输电铁塔三维网格模型轻量化算法。该算法首先确定了输电铁塔三维网格模型中的细节特征定义,然后提出了输电铁塔细节特征提取策略,并且引入细节特征显著因子和顶点近似曲率因子对QEM算法中的简化代价进行优化。实验结果表明,优化后的算法可以有效保留输电铁塔三维网格模型的重要几何特征和细节特征,避免了简化后模型出现大面积的特征缺失问题,并且相较于普通QEM算法,优化后的算法所简化的模型在最大误差、平均误差和均方差上分别至少下降了39.77%、10.64%和64.99%,实现了输电铁塔三维网格模型的高质量轻量化。

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。

基于改进鼠群优化算法的起重机主梁轻量化设计

为提高元启发式算法求解桥式起重机主梁优化问题的寻优精度与效率,文中提出一种改进的鼠群优化算法(IRSO)。该算法采用Hénon混沌随机反向学习初始化种群,提高算法的初始寻优性能;在追逐行为中,引入随机反向学习和高斯变异混合策略对鼠群进行逐维学习,增强算法的全局搜索能力;在搏斗行为中,采用翻筋斗搏斗搜索策略更新鼠群位置,增强算法的局部搜索能力;在算法中引入自适应余弦控制因子,实现算法控制参数之间的动态平衡,提高算法的整体寻优能力。仿真结果表明:与其他算法相比,IRSO算法寻优能力更优、收敛精度更高、稳定性和鲁棒性更强;同时,IRSO算法可高效地解决桥式起重机主梁轻量化设计问题,减重效果可达20.72%,具有较好的工程实际应用能力。

轻量化智能汽车行人目标识别算法研究

为解决YOLOXs行人目标识别算法效率低、体积规模大的问题,采用轻量架构卷积神经网络替换主干网络,深度可分离卷积替换,特征增强网络中的3×3卷积层,提出轻量化增强网络,并应用于智能汽车行人目标识别试验。结果表明,轻量化增强网络模型能够在确保行人目标识别精度的基础上有效缩减参数量和所占内存,对参数缩减了44.1%,所占内存缩减了41.9%,该算法更适合于嵌入式与移动端设备的搭建,对智能汽车的开发具有一定的参考价值。

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。

面向智能驾驶的轻量化GwcNet立体匹配算法研究

智能驾驶技术作为新一代智能交通系统的核心之一,受到了广泛关注。其中,感知融合技术在实现智能驾驶的精准定位和环境感知中起着至关重要的作用。在感知融合中使用的立体匹配算法更是关乎智能驾驶的安全性和准确性,是智能驾驶环境感知领域中重要的技术环节。针对智能驾驶汽车在硬件方面算力不足,但对立体匹配算法实时性和精度均有较高要求的问题,文章基于GwcNet,为智能驾驶环境感知模块设计了一种轻量化的立体匹配算法。利用ACV模型替代GwcNet立体匹配算法中参数量、运算量最大的3D卷积模块,使得算法的实时性和精度得到提升。为了进一步减少网络复杂度,减小ACV模块中的网络参数,提出一个Fast-ACV模型。最后在KITTI 2015数据集中对立体匹配算法进行对比分析。结果表明,所提出的轻量化GwcNet立体匹配算法在精度和实时性上均优于GwcNet算法。

基于Apriori算法的盘江矿区煤与瓦斯突出特征研究

为揭示盘江矿区煤与瓦斯突出灾害发生规律,提高瓦斯防治工作的针对性,根据Apriori算法规则的原理和方法,对盘江矿区37起煤与瓦斯突出事故点的瓦斯地质参数进行了统计分析,以最小支持度为40%、最小置信度为75%的二项关联规则基准开展了数据挖掘试验。结果表明:煤层瓦斯压力1~2 MPa与埋深200~400 m、煤厚2~4 m与煤的瓦斯放散初速度≥15mmHg、煤厚2~4 m与煤厚变异系数≤0.2、泥岩厚度≤5 m与围岩强度系数≥2,是具有强关联特征的参数组合类型,盘江矿区发生煤与瓦斯突出地点都呈现浅埋深、高瓦斯压力、厚煤层和围岩强度大的典型特征;在特殊的山地浅埋深条件下(200~400 m),煤层原始地应力往往不大,高瓦斯压力是煤与瓦斯突出的主要影响因素,煤层瓦斯压力普遍达到1~2 MPa;煤厚增大、瓦斯放散初速度高反映出煤体结构受到过强烈破坏,局部发育具有煤与瓦斯突出倾向的构造煤,煤厚变异系数小预示煤层遭受的破坏形式不以煤层局部变异为特征,可能存在以分层构造煤特征的煤体结构破坏的形式;在煤层的顶底板砂岩等强岩层普遍较厚的情况下,煤层高强度砂岩顶板在开采扰动下产生的动载荷条件,叠加形成了煤与瓦斯突出发生强应力场条件;高瓦斯压力、构造煤与顶板围岩特性是影响盘江矿区煤与瓦斯突出的主要因素,在煤矿开采过程中,应以瓦斯压力作为主导参数指标,并重视结合构造煤、顶板岩性的特征来开展煤层突出预测与治理工作。

基于改进Apriori算法的高速公路交通事故关联分析

针对现有交通数据中事故影响因素间的关联特性,为高速公路运营及管理部门提供精准化、细粒度的决策支持信息,该文考虑驾驶人、环境、道路和车辆4个维度,建立带约束的改进Apriori算法,挖掘影响高速公路交通事故的关联规则。在传统Apriori算法的基础上,规则前项和后项约束的增加,可以提高关联规则的准确性和挖掘效率。结合3 178条高速公路交通事故数据的分析结果表明:改进Apriori算法通过精准挖掘潜在因素和事故等级间的关联程度,降低无效关联规则数量,关联规则准确性、挖掘效率均大大提升。驾驶人性别、年龄、照明强度、车辆类型均与高速公路事故严重程度有强关联性;路面湿滑会使交通事故升级为一般事故;黑夜下的照明状况,是使轻微事故升级为一般和严重事故的主要因素。