基于三次遍历的快速关联规则数据挖掘算法

挖掘频繁项集是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心,提高频繁项集的生成效率一直是近几年数据挖掘领域研究的热点之一。在分析当前Apriori算法及其改进算法的基础上,本文介绍了一种基于三次遍历的快速关联规则挖掘算法,该算法在运算速度上明显好于Apriori算法。最后,对该算法和Apriori算法在一些方面进行了比较。     

数据挖掘分析及其算法的应用

在互联网"+"和云计算背景下,时代飞速发展的同时积累了大量形式的数据,为了对急剧增长的数据进行处理,数据挖掘技术随之产生。本文总结了数据挖掘的基本理论和过程,并在此基础上分析了Apriori算法,然后对该算法在商业领域和医疗方面的应用进行了介绍。     

基于数据挖掘的生物氧化提金工艺参数最优值研究

由于提金工艺参数的优化对提金率的提高和原料的高效利用有至关重要的影响,因此基于数据挖掘技术和关联规则理论,采用Apriori算法挖掘了提金工艺历史数据库中对提金率有影响的可控参数关联规则,得到了可控过程参数间的相对关系曲线,确定了工艺参数优化区间,有效提高了提金率。可为类似的流程工业生产优化问题的研究提供参考。     

基于云计算的关联规则挖掘算法

针对医疗行业数据爆炸但知识贫乏的现象,提出了一种基于云计算的关联规则挖掘算法,该算法基于云计算的核心计算模式MapReduce,在此计算模式下部署Apriori算法。     

工业报警序列的模糊关联规则挖掘方法

面向寻找工业报警序列根源,抑制报警泛滥,论文提出了一种模糊加权关联规则挖掘方法,结合模糊集合、Apriori数据挖掘算法和时间序列分析挖掘报警关联规则。基于报警数据的时间约束属性和相似度约束属性,利用相似度作为模糊加权关联规则挖掘算法的权重,提高挖掘效率和准确性。并且,相对于定量表达,模糊关联规则对于操作者来说更加容易使用。工业实例验证了方法的有效性。     

基于FTP-图的时间序列研究及在设备监控中应用

采用FTP-图(频繁时序图)的时间序列方法对流程企业中的实际运行数据进行数据挖掘,首先给出基于拓扑关系的时间序列的定义,分析FTP-图连接、候选TP-图剪枝和采用哈希树的候选TP-图计数方法,然后采用模糊理论找出偏离常规运行状态的参数点并模糊化,采用时间窗对参数离散处理,得到时间序列数据库.根据Apriori算法原理,提出基于FTP-图的时间序列分析算法并编程实现,起到对设备故障预警和生产优化的决策作用.     

高校图书馆中数据挖掘技术的应用探究

处于知识经济时代,数据挖掘技术为高校图书馆工作提供了坚实的技术支持,有效提高了高校图书馆信息服务的质量及效率,加快了高校图书馆信息服务建设的进程。本文对数据挖掘技术进行概括性论述,并详细分析了高校图书馆中数据挖掘技术的应用。     

基于关联算法的水泥熟料生产数据挖掘与分析

针对目前企业中水泥熟料生产过程数据分析方法的数据预处理精度较低,关联模式挖掘不精确的问题,提出了一种基于改进的关联规则算法的水泥熟料生产过程数据分析方法,建立了熟料生产数据挖掘模型。首先对水泥厂原始数据进行高精度的预处理,以符合关联规则算法的要求,其次应用改进的关联规则挖掘算法,挖掘特定于某个目标参数的关联规则,例如熟料28天强度、单位煤耗等。实验结果表明,该方法可以挖掘出传统挖掘方法所挖掘不出的关联模式,这些关联模式可以为水泥企业熟料产品质量优化控制和提高能源利用效率提供指导,具有重要的应用价值。     

浅谈数据挖掘技术

本文的开篇首先引入了什么是数据挖掘，之后提出了数据挖掘与数据仓库关系。在此基础上，对数据挖掘的功能即关联分析做了简要描述，最后指出应用数据挖掘技术的注意事项。     

基于关联规则的PID温控系统研究

本文以PID控制算法为基础,结合数据挖掘中的关联规则算法,提出了一种拥有参数预测功能的PID温度控制系统,并对该系统进行仿真实验。该方法实现简单,实用性强,对现有控制系统改变性小,具有普遍意义。     

基于支持向量基的关联规则挖掘及其在模拟移动床PX吸附分离过程中的应用

In this paper, a novel data mining method is introduced to solve the multi-objective optimization problems of process industry. A hyperrectangle association rule mining （HARM） algorithm based on support vector machines （SVMs） is proposed. Hyperrectangles rules are constructed on the base of prototypes and support vectors （SVs） under some heuristic limitations. The proposed algorithm is applied to a simulated moving bed （SMB） paraxylene （PX） adsorption process. The relationships between the key process variables and some objective variables such as purity, recovery rate of PX are obtained. Using existing domain knowledge about PX adsorption process, most of the obtained association rules can be explained.     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

论述了入侵检测系统的基本概念,针对目前入侵检测系统中存在的问题,提出了一个基于数据挖掘技术的自适应入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想,阐述其结构及主要功能,着重分析了该系统的数据挖掘和检测过程。利用数据挖掘技术自动地从大量数据中提取重要的特征和新的模式,生成有意义的规则并建立检测模型,实现对分布式拒绝服务攻击DDoS(D istrbute Den ial of Service)入侵的检测方法。     

化学结构二维子结构检索的开发

将图形通用匹配VF算法应用到化学结构子结构检索中，用面向对象的方法，实现了化学结构数据库中二维子结构检索功能，程序各模块之间相互独立、可移植性强、健壮性好. 通过与3DFS比较，结果正确，适于处理大型化学结构数据库，现已应用于中药数据库系统药物先导化合物的发现.     

化工过程建模中的数据挖掘技术

对数据挖掘技术在化工过程建模中的应用现状进行了综述，介绍了一些主要的数据挖掘技术，其中包括神经网络、遗传算法、主元分析和偏最小二乘法等；展望了数据挖掘技术在化工过程建模中的应用前景。     

Data flow modeling, data mining and QSAR in high-throughput discovery of functional nanomaterials

Metal oxide nanoparticles are promising materials in applications for fuel cells, gas sensors and fine chemical catalysis. Their functionality depends excessively on composition, structure as well as synthesis and processing conditions. Continuous hydrothermal flow synthesis (CHFS) reactors are an effective technology to make nanoceramics. In order to increase sample throughput of CHFS, a manual high-throughput continuous hydrothermal (HiTCH) flow synthesis process capable of formulating scores of samples per day was developed. More recently, a fully automated nanoceramics synthesis platform called RAMSI (rapid automated synthesis instrument) based on the HiTCH synthesis technology was developed. When large numbers of nanoceramics are made and formulated into appropriate libraries, automated analytical instruments can be used to allow collection of a large amount of useful data. This paper describes the information flow management system of RAMSI (as well as CHFS) and the data mining system for supporting discovery, QSAR (quantitative structure-activity relationship) modeling and DoE (design of experiments). Case studies demonstrating the use of the high-throughput data mining system are presented. These include clustering of Raman spectra, interpretation of X-ray diffraction (XRD) measurements, and QSAR model building linking XRD data and photocatalytic properties. A genetic algorithm method for DoE is also presented that can guide the experiments to search optimal XRD patterns.     

高校课程调度系统的研究与实现

课程调度是高校教务管理的重要工作,是学校日常教学、资源合理使用的关键一环。当学校规模较小时,排课的数据量和约束条件较少,人工排课的方法尚可适用,但是随着学校规模的不断扩大,人工排课的效率和资源协调能力已经难以满足要求。文中借鉴一种需求资源矩阵的算法,对其进行了改进,并以此算法为核心,设计并实现了一个适合多校区、资源冗余较少、约束条件较多的课程调度系统,较好地解决了高校的课程调度问题。