基于Apriori算法在学生信息管理系统中的应用与研究

随着全球网络化,网络环境已被应用到各个领域,而学生信息的不断增加使得普通数据库已无法满足学生管理需求。为了促进学生信息管理工作更好的开展,利用数据挖掘技术从大量历史数据中挖掘其中隐含的信息就变得尤为重要,而挖掘的信息也可以作为指导学生信息管理工作开展的依据。本文以学生信息管理系统为研究对象,针对学生信息管理工作冗长复杂且管理困难等问题提出Apriori算法,Apriori算法在系统中的运用使得学生信息管理效率有了大幅度的提升。     

算法Apriori在移动通信市场挖掘中的应用研究

介绍关联规则挖掘中的Apriori算法,利用Apriori算法,挖掘出移动销售市场最常用的业务,为销售人员提供参考信息.移动通信商把运营成本逐渐的降低,并把不同的客户服务项目向用户提供,从而参与国内移动通信市场日渐激烈的竞争,是销售商进行市场营销和对客户进行服务的好参谋.     

Apriori算法在银行系统数据挖掘中的应用

对网上银行系统的数据进行了预处理,完成了关联规则的分析,给出了关联规则数据挖掘过程。根据设定的挖掘目标在Weka平台上采用Apriori算法对银行系统的数据进行了数据挖掘。结果表明,挖掘出的关联规则达到了预定要求,对其他相关领域的数据挖掘有一定的研究价值。     

Apriori算法在基于网络入侵检测系统中的应用

入侵检测是网络安全体系结构中的一个重要组成部分,在这方面的研究国内外已经开始了几十年,但随着各种各样新的攻击手段的出现,对入侵检测方法和算法的要求也越来越高。本文通过对入侵检测系统和数据挖掘的分析,将关联规则算法中经典的Apriori算法应用于基于网络的入侵检测系统,用Apriori算法生成规则库,来识别各种攻击,提高了检测系统的整个性能。     

Apriori算法在学生成绩分析中的应用

该文将关联规则的Apriori算法应用于考试系统中,通过对考生各门课程考试成绩的分析,找出课程之间的联系,为教师的教学及学生的努力方向提供指导性意见。     

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。     

Apriori改进算法及其在课程相关性分析中的应用

该文分析与研究了Apriori算法,指出其在实用中存在的主要问题。鉴于此,该文提出了一种改进的关联规则挖掘算法,使其可以有效地压缩数据规模,并给出了改进后的关联规则算法描述。最后将其应用于课程相关性分析,得到了有益于课程设置挖掘结果。实验结果表明了算法性能优良,提高了数据挖掘执行的效率。     

关联规则挖掘Apriori算法在数字档案系统中的应用研究

在数字档案馆建设中,如何从海量原始档案快速提取信息,满足用户的需求,给用户提供个性化的服务是至关重要,数据挖掘技术将会起到巨大作用。介绍数字档案馆的相关概念,以及数据挖掘技术在数字档案馆中应用,并初步研究关联规则以及Apriori算法在数字档案馆用户管理方面的应用。     

数据挖掘的Apriori算法在高校学生成绩分析中的应用

该文基于数据挖掘中的关联规则理论,以某高职院校教务学生成绩系统数据为依据,应用Apriori算法,探寻某专业的专业课程之间的内在关联关系,为教学提供相应的指导。     

关联规则挖掘Apriori算法在数字档案系统中的应用研究

在数字档案馆建设中．如何从海量原始档案快速提取信息,满足用户的需求,给用户提供个性化的服务是至关重要．数据挖掘技术将会起到巨大作用。介绍数字档案馆的相关概念,以及数据挖掘技术在数字档案馆中应用．并初步研究关联规则以及Apriori算法在数字档案馆用户管理方面的应用。     

基于改进Apriori算法的评教系统应用研究

指出了Apriroi算法的不足,并提出改进算法:在剪枝侯选项目集的时候,采用生成频繁项目集和删除具有非频繁子集候选同时进行的方法来减少多余子项目集的生成。这样,既提高了扫描数据库过程中的信息获取率,又及时删除超集不是频繁项目集的项集,进一步缩减项集的潜在规模,提高了频繁项目集即关联规则生成的效率。讨论了如何利用改进的Apriori算法对评教系统数据进行关联规则挖掘。     

小波神经网络在雷达故障诊断中的应用研究

根据某型雷达接收机的信号特点,提出了基于小波神经网络和专家知识相结合的雷达智能故障诊断方法,探讨了该方法在某型雷达接收机故障诊断中的应用,采样信号经过小波去噪和小波特征向量提取后再进行归一化处理,作为小波神经网络的输入向量,小波神经网络隐含层的激活函数选用小波函数,完成雷达接收机典型故障的诊断;MATLAB实例仿真结果表明,该方法诊断准确,智能化水平高,有很好的自学习能力,提高了故障诊断的正确性和效率。     

BP神经网络在雷达故障诊断中的应用研究

对雷达混合电路故障诊断问题进行了研究,针对传统雷达故障诊断中的“自适应差”,“过分依赖故障数学模型”的缺陷。采用了一种故障诊断表示模型,提出将专家系统与神经网络相结合的诊断方法,避免了在实际中雷达电路难以建立精确的数学模型的问题。利用人工神经网络理论为其建立了BP神经故障诊断网络,增加了雷达电路故障诊断系统的“自适应性”。进而给出了网络训练算法和诊断步骤,最后给出了在某型雷达设备上仿真调试诊断的实例。     

基于故障树的专家系统在雷达电源故障诊断中的应用

故障树是故障诊断专家系统问题求解策略的一种重要方法,为了减小知识表示和获取的难度,可将基于故障树的专家系统应用到雷达电源故障诊断中,通过构建和实现某雷达通用电源故障诊断系统,可达到简化和诊断高效的目的。经实例验证,基于故障树的雷达电源故障诊断专家系统,具有较高的诊断效率和准确性。     

遗传BP网络在机载雷达故障诊断中的应用研究

对遗传算法优化的BP神经网络在某型机载雷达发射机中故障诊断应用进行了研究,目的是应用遗传算法的全局最优性解决BP神经网络容易陷入局部极小的问题,从而提高BP神经网络的学习速度和精度.通过MATLAB仿真,GA-BP神经网络在发射机故障诊断中网络训练收敛速度和误差精度都明显优于BP网络,进一步验证了遗传BP神经网络学习速度快、预测精度高、泛化效果好,很适合应用于雷达等电子设备的故障诊断.     

关联规则中Apriori算法的C#实现研究

关联规则是数据挖掘中发现知识的一种有效方法,其中Apriori算法又是关联规则挖掘的经典算法。本文在分析该Apriori算法的基础上．介绍了该算法的c＃实现,包括频繁集的发现和关联规则的生成,并且通过对传统购物篮数据中的频繁集进行了验证,并且得到了其中满足最小支持度和可信度的强关联规则。     

一种基于Apriori的关联规则挖掘算法的研究

该文通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究剖析,认为Apriori算法存在一些不足;并且根据这些不足提出了相应的改进UDApriori算法对经典算法进行优化,从而得到一种改进的Apriori算法,与原算法相比运算效率大大提高.     

改进型遗传算法在故障诊断中的应用磁

遗传算法优化后的 BP 神经网络具有较好的全局搜索能力,但在迭代后期要求有较好的局部搜索能力,因此,通过对遗传算法进行改进,来平衡系统的全局搜索能力和局部搜索能力。实验表明,改进后的遗传算法能对各种故障进行可靠的分类,有效地提高了故障诊断的效率和准确度。     

GA BP算法在混凝土结构故障诊断中的应用研究*

混凝土结构故障诊断问题包含极其丰富的内容,实际工程中又不断地提出各种新的要求,致使其利用传统的方法难以解决.应用神经网络(NN)与遗传算法(GA)来解决混凝土研究中的难点问题,已经成为当前混凝土结构故障诊断研究领域的一个热门课题.GA-BP网络诊断模型为解决大规模、复杂、并行的系统问题提供了广阔的前景.     

关联规则中Apriori算法的C#实现研究

关联规则是数据挖掘中发现知识的一种有效方法,其中Apriori算法又是关联规则挖掘的经典算法。本文在分析该Apriori算法的基础上,介绍了该算法的C#实现,包括频繁集的发现和关联规则的生成,并且通过对传统购物篮数据中的频繁集进行了验证,并且得到了其中满足最小支持度和可信度的强关联规则。