一种高效挖掘冠心病医案关联规则的仿真研究

研究中医冠心病医案,高效挖掘有益信息规则问题,由于中医医案数据量大、关联性强,针对传统的关联规则挖掘算法处理中医医案数据时存在效率低、收敛速度慢及漏报规则等问题,提出一种小生境技术和基因表达式编程相结合的挖掘关联规则的方法。通过惩罚函数设置支持度阈值,利用小生境技术执行小生境演化、融合算法,结合基因表达式编程算法操作简单、鲁棒性强的优势搜索强关联规则,有效避免了算法早熟,解决了规则冗余。针对治疗冠心病的中医医案进行了验证性实验,实验结果表明,改进算法在提取有效信息的效率上有较大的提高,挖掘结果对冠心病中医临床诊治具有一定的参考价值。     

用于关联规则挖掘的一种基于小生境技术的GEP算法

为了提高关联规则挖掘算法处理大数据集的能力,在基因表达式编程进化算法(Gene Expression Program-ming)的基础上,提出了一个新的挖掘强关联规则的算法框架.主要贡献在于提出并实现了基于小生境技术的基因表达式编程进化算法NGEP,以用于挖掘关联规则.NEGP算法首先进行小生境演化,融合小生境并剔除同构的优秀个体,然后对小生境解进行笛卡儿交叉,以产生更好的结果.实验结果表明,与同类优秀的算法对比,NGEP算法的种群多样性与精确度都有很好的结果,并且在提取有效规则的效率上也有较大的提高.     

一种高效的基于采样的关联规则挖掘算法

在事务数据集中发现项目间的关联规则是数据挖掘的一个经典问题,但传统的关联规则挖掘方法对于大事务数据集而言,执行效率相对较低。已经有研究表明,采样技术能有效地改善挖掘效率。在分析现有采样方法的基础上,提出了一种新的基于采样的高效关联规则挖掘算法ESMA。该算法采用了更加有效的双向采样策略。通过实验分析表明,该算法明显地加快了大事务数据库中采样的速度,从而降低了CPU时间,而且具有很好的可扩展性。     

基于关联规则的网络故障告警相关性分析

针对网络故障复杂、告警数据库信息量大等问题,提出一种改进的增量式关联规则挖掘算法。采用关联规则挖掘技术,对告警数据库中的更新规则进行增量关联规则挖掘,将传统告警分析方法与挖掘出的关联规则相结合,应用于网络故障告警相关性分析中。实验结果表明,该算法能减少冗余规则,提高挖掘效率。     

向量法关联规则挖掘在冠心病诊断中的应用

针对传统关联规则频繁项集生成效率较低的问题,提出一种改进的基于向量法的数据关联规则挖掘算法。该算法只需扫描一次事务数据库即可完成布尔矩阵的转换,通过向量运算完成频繁项集的查找,减少候选频繁项集的生成。在冠心病中医诊断中的应用结果表明,该算法可有效提取冠心病中医辨证规则。     

多段支持度数据频繁模式关联规则挖掘仿真

针对传统数据关联挖掘过程只适用于单段数据集,导致内存负担重、挖掘频繁项集效率不高等问题,提出一种多段支持度数据频繁模式关联规则挖掘方法.运用多支持度算法对数据集逐步搜索,数据集按照数据项的MIS大小有序排列,采用最小值作为最小支持度,确保该算法的地推性.构建FP_ tree树,利用FP_tree算法对待选项实施剪枝,从而准确挖掘出频繁模式的关联规则.仿真结果证明,多段支持度数据频繁模式关联规则挖掘具有较好的性能,有效提高了关联规则的挖掘效率.     

一种面向高校学生体测数据的模式挖掘方法

目前,每年测试高校大学生的体质健康,会产生大量的数据,为了提高关联规则对体测数据的挖掘效率,提出了一种面向高校学生体质测试数据的模式挖掘方法。利用经典的关联规则挖掘方法如Apriori算法和频繁模式树（Frequent Pattern Tree,FP-Growth）算法,对体测数据进行关联规则挖掘。实验结果表明,该模式挖掘的最小数据集能有效提高关联规则算法对体测数据的模式挖掘效率。     

面向飞行器遥测数据的关联规则挖掘方法研究

飞行器遥测数据是飞行器状态的直接体现,对飞行器遥测数据的不断深入分析和研究,可为飞行器的安全性和稳定性提供有效保障;目前复杂飞行器的遥测数据存在试验数据量大、人工判读效率低、数据间关联关系复杂且不易梳理等问题;同时,数据智能化分析程度低,缺少对海量历史试验数据的有效利用;为克服现有技术不足,通过对飞行器遥测数据的关联规则挖掘方法进行研究,提出基于状态转换提取的关联规则挖掘算法,并与FP-Growth算法进行试验挖掘对比分析,实现对飞行器遥测数据参数的关联规则挖掘分析,有效地解决飞行器遥测数据间关联规则的梳理问题,试验结果准确率高,为飞行器工况与参数的关联规则挖掘提供重要参考意义.     

一种基于数据两方垂直分布的多维关联规则挖掘算法

对垂直分布于不同站点的数据进行联合关联规则挖掘是一个重要的研究方向,然而已有的算法挖掘得到的都是全局单维关联规则,不能处理多维数据集并得到全局多维关联规则。针对此问题提出一种数据两方垂直分布条件下的多维关联规则挖掘算法TDDM(Two Part Vertically Distributed Data Mining),该算法结合数据立方体技术,直接在垂直分布于两方的数据上进行挖掘,得到多维关联规则。理论分析和实验结果表明,该算法可以有效挖掘数据两方垂直分布条件下的多维关联规则。     

基于人工蜂群算法的分布式入侵攻击检测系统

针对网络入侵攻击检测系统检测准确率与计算效率较低的问题,提出一种基于人工蜂群算法的分布式入侵攻击检测系统。将训练集划分为若干的子集,使用特征选择方法提取特征集中类内相关性高、类外相关性低的特征;对人工蜂群算法进行修改,通过引入全局搜索能力强的算法提高人工蜂群算法的性能;根据优化的特征子集与规则集对网络入侵攻击行为进行分类处理。基于网络入侵数据集的实验结果表明,该系统实现了较高的检测性能和计算效率。     

一种新的关联规则挖掘算法研究 *

:通过分析数据关联的特点和已有的关联规则挖掘算法 ,在定量描述的准确性和算法高效性方面作了进一步研究 ,提出了更准确的支持度和置信度定量描述方法和关联关系强弱的定量描述方法。同时 ,改进了 FP-growth挖掘算法 ,并应用于中医舌诊临床病例数据库挖掘实验中 ,可成功准确地提取中医舌诊诊断规则。测试结果表明该算法速度快、准确度高。     

中药化学数据库关联规则的挖掘

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术，本文将其中的关联规则运用到中药化学数据的处理，对其中的中医药效、植物科属、化学成分的活性、中药提取物现代药理等数据进行了维间关联规则的挖掘，找到了一系列的强规则，并对这些规则进行了分析，得到了其中有趣的关联规则，同时该关联规则的结果也说明了中药和西药在药效概念上的差异。该结果对于中药现代化，植物化学等相关的研究提供了一种新的思路。     

A self-learning expert system for diagnosis in traditional Chinese medicine

A novel self-learning expert system for diagnosis in Traditional Chinese medicine (TCM) was constructed by incorporating several data mining techniques, mainly including an improved hybrid Bayesian network learning algorithm, Naı̈ve–Bayes classifiers with a novel score-based strategy for feature selection and a method for mining constrained association rules. The data-driven nature distinguished the system from those existing TCM expert systems based on if-then rules to address knowledge elicitation problem. Moreover, the learned knowledge was provided in multiple forms including causal diagram, association rule and reasoning rules derived from classifiers. Finally, five representative cases were diagnosed to evaluate the performance of the system and the encouraging results were obtained. The results show that the prototype system performs well in diagnosis of TCM, and could be expected to be useful in the practice of TCM.     

基于聚类和模糊关联规则的中医药对量效分析*

以数据挖掘为技术手段,对方剂中药对的量效关联进行分析,主要工作包括：根据中药方剂中药物剂量分布的一般规律,用聚类方法自动划分药物剂量的模糊区间;基于模糊关联规则的概念,提出药对量效关联规则的挖掘算法;对所提出的算法进行了实现和验证。结果表明,基于聚类和模糊关联规则挖掘的中医药对量效关联分析符合中医药的基本特点,挖掘出的知识具有较高的正确率。     

中医药数据预处理方法的设计与实现

中药作为一种天然药物，它由我国传统使用的植物、动物和矿物药及其成药组成，由于中药文化的地区差异使得中药中的不确定性较高，因此将关联规则发现算法应用于原始中药专利数据库发现规则，存在一定的难度。阐述了一套规范原始中医药数据的处理方法，改进了数据质量，使得数据挖掘技术可以在预处理后的中药方剂数据库中成功地发现中药单方之间的配伍规律，为研制中药新药提供决策信息。     

基于免疫算法的多维关联规则挖掘方法

关联规则挖掘是一个重要的数据挖掘问题,文章给出了一种基于免疫算法的多维关联规则挖掘算法,算法充分利用了免疫记忆特性,把挖掘的关联规则存入记忆库,加快了关联规则的挖掘速度。实验结果表明该算法具有较好的鲁棒性,能快速、有效地进行全局优化搜索。特别适用于大规模、海量数据库的挖掘。     

多值属性的数据处理与关联规则挖掘方法研究 *

讨论了在多值属性关系中进行关联规则挖掘的应用特点,提出利用数据整理和数值编码的方式对关联 规则挖掘算法进行优化。将目标数据属性按其在算法中的作用划分,并分别进行转换和编码;然后对数据先进 行聚类,再在聚类结果中发掘频繁项目集;最后利用聚类后关联规则快速更新算法获取关联规则。算法分析和 实验结果表明,该算法比传统的关联规则挖掘算法更有效率。     

TCM clinic records data mining approaches based on weighted-LDA and multi-relationship LDA model

As an important part of traditional medicine, TCM (Traditional Chinese Medicine) has unique and distinct clinical effects in the aspect of disease diagnosis and treatment. Thousands of years of TCM treatment has accumulated abundant clinical data and medical literatures, including valued TCM theories and clinical practice rules. Researchers have conducted various methods such as clustering analysis, association rules and regression analysis to study TCM theory. However, none of them could reflect well the semantic complexity of TCM and systemic characteristics of TCM treatment. This paper conducted a research on the inherent rules of TCM clinic records with a topic model. On the basis of LDA model, weighted mechanism was adopted for each feature word to improve the distinguishing ability and interpretability between the topics. Meanwhile, the modeled topic is taken as the feature for the classification of SVM (Support Vector Machine) to improve the classification accuracy. The topic number of LDA topic model is confirmed by the KL distance and similarity between the topics. After analyzing the relationship between topic model and TCM differentiation and treatment, MULTI-RELATIONSHIP Topics LDA MODEL was proposed on the basis of LDA model and Author-topic model to automatically extract the topic structures between the four parties and explore the relationship of the multiple parties with clinical significance. In the meantime, relevancy between the parties and the feature word weighted mechanism are used to improve the MULTI-RELATIONSHIP Topics LDA MODEL and the classification accuracy of the topics. The experiments showed that analysis of clinical data with topic model can extract TCM treatment rules and provide a novel theoretical method for TCM clinical research.     

模式级链接关联数据集上的关联规则挖掘研究

针对关联数据集合呈现出的大数据特性和蕴含的语义信息,提出了首先建立关联数据集的模式级链接,再进行关联规则挖掘的方法。在同领域RDF数据集上定义RDF数据项模式并提出数据项模式的产生规则;利用RDF数据查询技术从数据项模式获得RDF数据项集合,进而再推导出特定领域内的关联规则。提出的基于关联数据RDF数据项模式的关联规则挖掘方法将关联规则挖掘扩展到同一领域内的数据集合而不再局限于单一数据集,同时给出了基于Hadoop的大规模RDF数据集上的关联规则挖掘的实现方案。实验结果验证了模式级链接对于关联规则挖掘的价值和所提方法的有效性。