基于矩阵的关联规则挖掘算法研究与改进

为了有效提高关联规则挖掘算法处理数据库的效率,在研究基于矩阵的关联规则挖掘算法的基础上,提出了改进的关联规则挖掘算法DMApriori,并选取程序模拟超市购物产生的4个试验数据集,应用DMapriori算法对该数据集进行了关联规则挖掘;实验结果表明,该算法能平均提高关联规则挖掘时间20%;在计算数据库中的频繁项集时,通过有效裁剪布尔矩阵,使算法逐层扫描的数据量大大减少,并且对每个项集计数时,只扫描部分数据,提高了关联规则挖掘算法的性能。     

基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法

针对在生物信息网络中对复杂和大规模的数据集进行挖掘时所出现的算法挖掘精度低、运行速度慢、内存占用大等问题,提出一种基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法.该算法结合网络数据集之间的关联映射关系,从而确定网络数据集的关联规则,并引入挖掘因子和相对误差来提高算法的挖掘精度;根据多维子空间中数据集之间的关联程度进行子空间区分以及子空间内数据集区分,从而实现对不同数据集的有效挖掘.在实验中,对不同数据集数量下的算法内存占用情况、算法挖掘精度、算法运行时间进行仿真,从实验结果可以看出基于关联规则映射的挖掘算法可以有效地提高挖掘精度,在减少内存占用和提升计算速度上也具有一定的优势.     

机器学习在卫星遥测分析建模中的应用

卫星在研制和应用的各个环节产生了庞大的特征和相关性复杂的遥测数据,人工判读或使用专家策略进行分析均无法充分梳理出这些数据的相关性并进一步挖掘和应用它们的价值;利用Python强大的机器学习生态环境和算法,能够实现对卫星遥测数据的分析和建模;以星载铷钟遥测数据为样本,提出了对卫星遥测数据进行算法分析和建立模型的方法,为实现对铷钟的健康状态进行实时评估、预报、精准控制奠定了基础;除遥测数据外,该方法亦可用于分析卫星其它数据,为卫星研制和应用过程中利用机器学习技术提高智化能水平提供了参考。     

模糊关联规则挖掘模型及其在分解炉中的应用

研究了模糊关联规则挖掘模型在分解炉中的应用,并阐述了模糊聚类算法和关联规则的相关内容,提出运用模糊聚类KFCM算法对实际数据进行计算,得到数据归属于不同类别的隶属度.同时,利用规则挖掘算法MFAR对模糊化的参数进行处理,得到了有价值的模糊规则,解决了实际中专家经验获取的瓶颈问题.试验表明,该方法为水泥生产环节中分解炉的温度控制提供了理论依据和生产优化指导.     

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。     

高效挖掘高血压医案关联规则的模型构建

研究中医高血压医案大数据集高效挖掘关联规则问题。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人工蜂群算法相结合的挖掘关联规则的方法。该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,结合人工蜂群算法操作简单、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。针对治疗高血压的中医医案进行了验证性实验,实验结果表明,相对于传统的关联规则挖掘算法,该方法在个体多样性及提取有效规则的效率上都有较大的提高,挖掘结果对高血压中医临床诊治具有一定的参考价值。     

面向故障分析的遥测参数可视化平台

随着国内商业航天的快速发展,各种新型飞行器逐渐进入发射场开展飞行试验;为对飞行试验故障进行分析,以通用性和便捷性为目标,使用VC++6.0开发了遥测参数可视化平台;平台实现了同时动态演示飞行过程和动态绘制遥测参数曲线的功能,能够把飞行器弹道姿态与遥测数据直接关联起来;实现了自动标识关键飞行时刻、自动计算极值、矩形放大、全部遥测数据的快速分析显示等功能,提高了故障分析工作的效率;平台能够读取多种飞行器三维模型文件,能够自动设置显示界面,增强了通用性;平台具有遥测参数实时添加功能和坐标轴自动计算等功能,显著减少了准备工作;平台能够独立运行于笔记本电脑,适用于各种新型飞行试验的故障初步分析工作。     

分布式环境下挖掘约束性关联规则的算法研究

关联规则是数据挖掘的重要研究内容。基于约束的关联规则挖掘可以促进交互式探查与分析。该文主要研究了分布式环境中挖掘约束性关联规则的问题。在并行关联规则挖掘算法CD和约束性关联规则挖掘算法Direct的基础上,提出了一种新的分布式挖掘约束性关联规则算法DMA_IC。该算法对于解决分布式挖掘约束性关联规则的问题是十分有效的。同时,文章还对DMA_IC算法的通信性能进行了讨论。     

基于概念格的多值属性关联规则挖掘

针对传统关联规则挖掘算法不利于用户选择关键数据进行分析、无法处理多值属性数据及效率低下等问题,提出了基于KAF因子和CHF因子的Apriori改进算法来进行多值属性关联规则挖掘,运用概念格理论对多值属性数据进行了重新定义和分类;建立了数据挖掘参数调整机制,以提高算法挖掘效率,方便用户选择关键属性值进行规则挖掘分析。结合某省全员人口数据对算法进行了具体实现和分析。实验结果表明,算法性能具有较大提高。     

MARSW:一种高效的基于滑动窗口数据流关联规则挖掘方法

数据流中的关联规则在预测和在线分析系统中有重要应用.现有的研究大多集中在事务数据模型上,鲜有对数据项之间的关联规则挖掘.由于数据的实时性特点,用户又往往对新产生的数据所包含的信息更感兴趣.为了实时而准确地挖掘最近一段时间内数据项间的关联规则,提出了MARSW(mining association rules on sliding window)算法,利用滑动窗口模型对数据流进行关联规则挖掘.MARSW算法在给定的误差范围内,能够有效去除历史数据的影响,并以有限的空间代价快速挖掘大量数据间存在的关联规则.大量仿真实验结果表明,MARSW算法具有较高的效率和优良的可扩展性.     

一种新的关联规则挖掘算法

对关联规则算法进行了研究和分析,基于候选集的Apriori-like算法需要反复扫描数据库,并产生大量的候选集,在挖掘低支持度、长模式的规则时效率低下。针对算法的缺陷,该文提出了一种PS算法,优化了关联规则的挖掘。实验结果证明了该算法的有效性。     

一种改进的Conf-H-Mine算法

对关联规则和约束关联规则的算法进行了研究和分析,基于候选集的约束算法需要反复扫描数据库,并产生大量的候选集,在挖掘低支持度、长模式的规则时效率低下。针对算法的缺陷,该文提出了一种Conf-H-Mine算法,采用Conf-H-Struct结构存储事务集合,不产生候选集,优化了关联规则的挖掘。实验结果证明了该算法的有效性。     

一个改进的并行关联规则算法研究

在研究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,并给出了并行数据挖掘的计算框架。提出了一个以计算服务器为中心节点的并行挖掘算法,可以发挥各局部节点的优势,无需各局部节点进行通信,减少了各局部节点的通信负荷。通过理论分析和实验数据验证,该算法具有较好的可扩展性和海量处理能力,特别是在节点数目较多的情况下更显示出优势。     

一种自适应的模糊关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一。传统的关联规则挖掘算法仅适于处理二元属性与分类属性。为更好地处理数量属性,提出了一种自适应的基于模糊概念的量化关联规则挖掘算法。该算法克服了传统的离散分区法的不足,改进了已有模糊关联规则支持度的计算方法。引入了一种基于聚类的隶属函数自动生成方法,使得模糊关联规则的发现不依赖于人类专家给出的隶属函数,使得关联规则的表示自然、简明,有利于专家理解。实验表明该算法是有效的。     

基于磁盘表存储FP-TREE的关联规则挖掘算法

随着现实待挖掘数据库规模不断增长,系统可使用的内存成为用FP-GROWTH算法进行关联规则挖掘的瓶颈.为了摆脱内存的束缚,对大规模数据库中的数据进行关联规则挖掘,基于磁盘的关联规则挖掘成为重要的研究方向.对此,改进原始的FP-TREE数据结构,提出了一种新颖的基于磁盘表的DTRFP-GROWTH(disk table resident FP-TREE growth)算法.该算法利用磁盘表存储FP-TREE,降低内存使用,在传统FP-GROWTH算法占用过多内存、挖掘工作无法进行时,以独特的磁盘表存储FP-TREE技术,减少内存使用,能够继续完成挖掘工作,适合空间性能优先的场合.不仅如此,该算法还将关联规则挖掘和关系型数据库整合,克服了基于文件系统相关算法效率较低、开发难度较大等问题.在真实数据集上进行了验证实验以及性能分析.实验结果表明,在内存空间有限的情况下,DTRFP-GROWTH算法是一种有效的基于磁盘的关联规则挖掘算法.     

关联规则挖掘技术在煤矿安全预警系统中的应用研究

针对煤矿安全预警数据多源异构的特点,文章提出了一种采用关联规则挖掘技术对煤矿安全预警系统参数进行数据挖掘的设计方案,给出了关联规则挖掘模型及其算法分析,详细介绍了关联规则算法中的Apriori算法在煤矿安全预警系统中的应用及实现。仿真结果表明,该方案性能良好,是煤矿安全综合评价的一种有效方法。     

有效的矩阵加权正负关联规则挖掘算法——MWARM-SRCCCI

针对现有加权关联规则挖掘算法不能适用于矩阵加权数据的缺陷,给出一种新的矩阵加权项集剪枝策略,构建矩阵加权正负关联模式评价框架SRCCCI,提出一种新的基于SRCCCI评价框架的矩阵加权正负关联规则挖掘算法MWARM-SRCCCI。该算法克服了现有挖掘技术的缺陷,采用新的剪枝技术和模式评价方法,挖掘有效的矩阵加权正负关联规则,避免一些无效和无趣的模式产生。以中文Web测试集CWT200g为实验数据,与现有无加权正负关联规则挖掘算法比较,MWARM-SRCCCI算法的挖掘时间减幅最大可达74.74%。理论分析和实验结果表明,MWARM-SRCCCI算法具有较好的剪枝效果,候选项集数量和挖掘时间明显减少,挖掘效率得到极大提高,其关联模式可为信息检索提供可靠的查询扩展词来源。     

一种新的基于FP-Tree的关联规则增量式更新算法

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面,目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而维护已发现的关联规则同样是重要的.针对在事务数据库增加和最小支持度同时发生变化的情况下,如何进行关联规则的更新问题进行了研究,提出了一种新的基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,并对该算法进行了分析和讨论.     

基于频繁模式树的分布式约束性关联规则挖掘算法研究

在分布式环境中挖掘约束性关联规则是当前研究的热点问题之一。该文在FP-growth算法的基础上,提出了一种新的分布式挖掘约束性关联规则算法DAMICFP。该算法对于解决分布式挖掘约束性关联规则的问题是十分有效的。