基于关联规则模型的导航卫星故障诊断方法

针对导航卫星故障诊断的特点,提出一种基于关联规则的导航卫星故障诊断方法,设计并实现了以Apriori算法为核心的导航卫星故障诊断系统,对导航卫星故障诊断的仿真实验结果表明,该系统能够有效挖掘异常模式数据与故障设备的之间的关联关系,具有较高的诊断精度。     

关联规则Apriori算法

阐述了关联规则的基本概念、Apriori算法及其实验结果分析,并描述了Apriori算法的性能瓶颈与改进策略。     

基于关联规则数据挖掘Apriori算法的研究与应用

目前在我国,对数据挖掘技术的研究与应用并不是很广泛.大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,无法发现数据中存在的各种有用的信息.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.以超市购物为例,目的在于找出顾客所购买商品之间的内在关联.利用Apriori算法的先验原理,减少Apriori算法在搜索频繁项目集时对候选式的搜索次数,并在对顾客购买的商品模型进行抽象的基础上,利用vc++与access数据库实现的算法系统,对所购买的商品之间的内在关联进行模拟分析.根据得到的数据分析出置信度较高的几种商品,通过对这些商品集中摆放,可以提高收益,从而证明改进的Apriori的实用性.     

关联规则中Apriori算法的研究与改进

随着科学技术的发展,人们可以更快、更方便地获取数据、保存数据,数据的量和复杂程度都是前所未见。该文对数据挖掘技术中的关联规则挖掘进行了系统的分析和研究,并在经典的Apriori算法的基础上改进了一个算法。该算法是一种基于矩阵的关联规则挖掘算法,通过扫描将数据库映射为0-1矩阵,直接在矩阵上进行运算,避免了反复扫描的过程,还对Apriori性质进行了引申和利用,对矩阵进行彻底的压缩。理论分析和实验证明了改进算法在效率上的提高。     

深入分析关联规则Apriori算法

目前，已经提出了许多挖掘关联规则的算法，其中最著名的是Apriori算法及其变型。这些传统的算法大多存在项集生成瓶颈和难以确定合适的支持度阈值的问题，并且没有考虑数据库的被分析项的各自不同的重要性。深入分析研究关联规则Apriori算法，并给出几种改进的算法。     

基于改进Apriori算法的关联规则挖掘研究

关联规则挖掘研究是数据挖掘研究的一项重要的内容。经典的关联规则提取算法——Apriori算法及其改进算法存在着一些不足，一是会产生大量的候选项目集，二是在扫描数据库时需要很大的I／O负载。通过对关联规则产生过程的实际实验分析发现，可以采取利用频繁k-1项集Lk-1对候选k项集Ck进行预先剪枝、及在扫描数据库过程中忽略对频繁项集的产生无贡献的交易记录的方法来改进关联规则提取的效率。     

基于Apriori算法的水平加权关联规则挖掘

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,并已在许多领域得到了广泛的应用。目前业界已经提出了许多发现关联规则的算法,这些算法都认为每个数据对规则的重要性相同。但在实际应用中,用户会比较倾向于自己最感兴趣或认为最重要的那部分项目,因此有必要加强这些项目对规则的影响,同时减弱另一些用户兴趣不大或认为不重要的项目对规则的影响。为此,论文提出了水平加权关联规则的问题,并结合Apriori算法,加以改进,给出了关于该问题的解决方案及有效算法New_Apriori。     

数据挖掘中关联规则Apriori算法

深入研究关联规则算法, 针对Apriori算法瓶颈问题提出了一种改进算法, 该算法在构建向量矩阵的基础上, 只需要扫描一次事务数据库, 通过优化连接和剪枝, 提高了算法的运行效率. 研究和实验表明, 改进后的算法在大规模的事务数据库中, 较Apriori算法有明显的优势.     

关联规则之Apriori算法的改进

关联规则是数据挖掘的重要研究内容。Apriori算法是关联规则之经典算法。本文在分析经典Apriori算法的基础上．提出了改进型的Apriori算法。新算法采用事务压缩技术,提高了数据挖掘的效率,具有一定的实用性。     

基于Apriori算法的关联规则挖掘系统设计与实现

设计并实现了一个基于Apriori算法的关联规则挖掘系统.该系统采用Java技术,具有可移植性强、人机交互界面美观、实用性强等优势,可以对频繁项集和关联规则进行挖掘.并对系统进行了测试,发现当数据规模相同时,最小支持度越大,Apriori算法挖掘时间越短;当最小支持度相同时,数据规模越大,Apriori算法挖掘的时间越长.     

人工鱼群算法的汽轮发电机故障诊断仿真研究

研究汽轮发电机故障准确诊断问题,由于汽轮发电机组故障特征与故障状态间呈现较强的非线性关系,传统的数学模型很难正确识别汽轮发电机的各种故障状态,诊断精度不高。RBF神经网络具有自学习、非线性处理等优,为了提高汽轮发电机故障诊断正确率,建立了一种人工鱼群优化RBF神经网络的汽轮发电机故障模型,充分利用人工鱼的聚群、追尾和觅食行为,对RBF神经网络的参数进行了优化,然后采用优化RBF神经网络对故障进行诊断。仿真结果表明,RBF神经网络可提高汽轮发电机故障诊断准确率。     

汽轮发电机组在线监测与故障诊断系统

200 MW及以上容量的大型发电机组的安全稳定运行是电力系统安全运行的保证,为了保障汽轮发电机组的安全可靠运行,必须实现机组运行信息内部共享和远程监测和故障诊断。因此,提出了一种基于Internet网络和CAN总线的分布式汽轮发电机组在线监测与故障诊断系统;给出了分布式在线监测和故障诊断系统的硬件结构、软件配置和功能;介绍了诊断系统的网络技术和实现框架,应用实例证明该系统具有一定的实用性和有效性。     

烟气轮机振动故障诊断与识别

某石化企业烟气轮机半个月内振动连续发生三次突跳,且伴有向上发展的趋势,为确保烟气轮机安全可靠运行,通过在线状态监测对振动数据进行跟踪分析,及时判断故障原因,合理调整优化机组运行参数,促使该烟气轮回归正常运行.     

基于信息融合技术的汽轮机故障诊断方法

针对单个神经网络的不足,以信息融合技术为基础,建立了集成神经网络故障诊断系统。该系统采用子神经网络从不同侧面对设备进行初步诊断,然后将各子神经网络进行决策融合。通过对汽轮发电机组的应用仿真,说明该系统充分利用了各种信息,提高了确诊率。     

基于Apriori算法的关联规则分析

用糖尿病患者患病记录作为实例详细阐述了基于Apriori算法的关联规则问题。探讨了Apriori算法在关联规则中求解频繁项集的基本思想,并用实例描述了算法的执行过程。     

基于Apriori算法的关联规则挖掘研究

本文提出一种基于兴趣集和权的算法（IWA）,由用户提出他们感兴趣的项目并在数据库中找出与之相关的项目,通过给每个项目赋以不同权值来标识项目不同的重要性,从而可以挖掘出Apriori算法挖不出但却极具价值的规则。     

基于小波分析算法的水轮机组振动故障诊断

故障诊断技术是水轮机组安全稳定运行的关键技术之一,也是水轮机组提高运行效率、进行预知维修及科学管理的重要基础.在小波分析算法和科学计算软件MATLAB的基础上,利用多分辨率分析(MRA)技术先对已经采集好的水轮机主轴振动信号的突变部分段做db3分解,确定信号突变点位置,再计算Lipschitz指数,评估故障程度.结果表...