关联规则挖掘在煤矿安全监测中的应用

为了从大量的煤矿安全监测数据中获取有用的知识,来指导煤矿安全预警工作,本文将关联规则挖掘算法应用于安全监测数据的数据挖掘。根据数据的特点,对数据进行了预处理后,采用了多维关联规则挖掘算法。文章设计并实现了安全监测数据的关联规则挖掘系统。通过该系统,用户在设置最小支持度和最小置信度阈值后,就可以挖掘出关联规则。     

基于云理论的煤矿安全监测数据关联规则挖掘

本文主要研究如何运用关联规则来评价巷道瓦斯危险源的风险程度,作为分析煤矿事故危险源的补充.文章在云模型的基础上,针对煤矿安全监测数据的特点,提出一种基于云理论的属性空间软划分模型,然后在此基础上对Apriori算法进行了改进,提出适用于对煤矿安全监测数据进行关联规则挖掘的算法.最后通过实例测试,验证了改进算法的有效性.     

基于抽样的关联规则挖掘算法的研究

为了减少关联规则挖掘算法的I/O时间复杂性,本文在指出现有关联规则算法及原始抽样挖掘算法存在不足的基础上,提出了一种新的基于抽样的海量数据关联规则挖掘算法,该算法采用随机抽样方法挖掘关联规则,将频繁项集求解中的计数计算次数减少到最低,从而提高了算法的效率.     

一种模糊多层关联规则挖掘算法

针对传统数据挖掘中的“尖锐边界”问题,采用将模糊理论和关联规则挖掘技术相结合的思想,在改进传统Apriori算法的基础上,结合多层关联规则挖掘的方法,提出了一种模糊多层关联规则挖掘算法。对模糊多层关联规则挖掘的基本概念进行了定义,详细描述了模糊多层关联规则挖掘算法。最后用Visual FoxPro6．0语言实现了该算法程序,通过交易数据库挖掘实验表明算法是有效的。     

关联规则挖掘的基本算法

介绍了加权模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤，并给出挖掘算法的多种策略。在此基础上，分析了加权模糊关联规则与模糊关联规则、布尔型属性加权关联规则、布尔型属性关联规则之间的内在联系，并指出加权模糊关联规则挖掘算法是一种最基本的关联规则挖掘算法，蕴涵了其它3种关联规则挖掘算法。     

一种新的关联规则挖掘方法

关联规则挖掘是数据挖掘的主要任务之一。为了进一步提高关联规则挖掘算法的认知特性和运算效果,提出了一种新的关联规则挖掘思想并由此构造了一种基于规则模糊认知图的关联规则挖掘算法。该算法使用规则模糊认知图进行知识表示,对每个挖掘到的关联规则进行可达模糊推理,从而减少了与数据库交互的次数。实验证明该方法与Apriori的关联规则算法相比,提高了关联规则挖掘的效率,增强了智能化程度。     

加权关联规则挖掘算法在电子商务中的应用

介绍了关联规则的常用理论,研究了关联规则中的标准Apriori算法,针对其不足进行了有益的改进,提出了一种新的加权关联规则挖掘算法,并分析了其主要特点。通过把该算法用于电子商务数据挖掘中,并与标准Apriori算法的对比分析,证明了这种新的加权关联规则挖掘算法的有效性。     

一种基于关联规则挖掘的粗糙集约简算法

针对粗糙集理论中的约简这个重要问题进行了研究,引入关联规则挖掘中的支持度和置信度概念,提出一种基于关联规则挖掘算法思想的约简算法,从而得到更有效的约简。     

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。     

基于周期规律的加权时态关联规则挖掘算法

数据挖掘过程中只考虑数据项权重或者只考虑时态语义会导致挖掘结果不全面。针对该问题,对加权关联规则、时态关联规则和时态数据周期规律进行研究,将权值、K-支持期望和周期等概念引入到时态关联规则中,提出一种基于周期规律的加权时态关联规则挖掘算法。以某管理系统审计数据为例进行实验验证,结果表明该算法能够准确地挖掘出数据库中的加权时态关联规则,与加权关联规则算法相比,在时间复杂度相同的情况下能使关联规则的挖掘结果更加全面。     

煤矿瓦斯异动预警系统的设计

针对煤矿安全监控系统因无瓦斯变化趋势分析功能,当瓦斯浓度处于较低水平时,即使瓦斯有异常变化也无法及时提醒的问题,设计了一种煤矿瓦斯异动预警系统。该系统采用文件方式和OPC方式接入安全监控系统及综合自动化系统的监测数据;结合矿井实际通风状况,采用固定门限模型、均方差预警模型和分时均方差模型等三种预警模型计算得出测点的预警参考值及预警状态;通过消息客户端、短信等多种方式发布预警信息。实际应用表明,该系统实现了对瓦斯灾害的有效预防,为保证井下作业人员的安全提供了参考依据。     

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.     

煤矿主要工种本体构建及安全规则推理

目前煤矿领域本体侧重于对事故的预测,尚无针对煤矿作业人员操作安全性的本体研究。为及时发现作业人员的危险操作来为作业人员提供安全预警,提出了一种煤矿主要工种本体构建及安全规则推理方法。根据煤矿实际生产状况,将煤矿生产中的作业人员、操作设备、操作方法、地点、环境、事故和状态等信息形式化表示,利用本体语言构建了覆盖采煤系统、掘进系统、机电运输、地质测量、通风瓦斯、综合防尘和选煤厂等多个生产系统的煤矿主要工种本体。根据煤矿领域专业文献中的安全生产规定,基于Jena自定义规则语法制定了安全规则,并基于安全规则实现对煤矿主要工种本体中作业人员操作安全性的推理。实验结果表明,基于煤矿主要工种本体及安全规则来判断作业人员安全状态有效可行,为煤矿安全生产提供了一种辅助保障手段。     

Web使用挖掘研究及实现

Web使用挖掘并不是简单地把数据挖掘算法应用在Web日志上,由于WWW体系结构的特殊性(包括Web站点上物理路径和逻辑路径的不一致),必须采用一种新的框架来处理挖掘过程。整个挖掘过程可以分为两大部分:ECLF日志预处理和在预处理后的数据集上进行挖掘。文中从应用的角度出发,在分析了这两个过程的具体流程后,给出了一个完整的Web使用模式挖掘解决方案和从Web日志中挖掘关联规则的系统原型。     

空间关联规则的双向挖掘

空间数据库中关联规则挖掘不仅需要考虑关系元组属性之间的关系——纵向关系,更需要挖掘元组之间的关系——横向关系,如相邻、相交、重叠等。本文通过分析空间数据库的存储模式,借鉴事务数据库关联规则的挖掘方法,对空间关联规则进行完整定义,并对规则的兴趣度度量进行探讨。根据挖掘的方向将空间数据挖掘归纳为纵向挖掘、横向挖掘、双向挖掘。在双向挖掘中,提出一种新算法,该算法根据挖掘任务进行约束,缩小挖掘空间,然后通过空间计算将空间关系转化为非空间关系,经过多次循环,获取非空间项集,进而挖掘出空间关联规则。据此提出空间数据双向挖掘工作流程,并通过实例进行了验证。     

不确定性数据中基于GSO优化MF的模糊关联规则挖掘方法

针对不确定性数据中模糊关联规则的挖掘问题,提出一种基于群搜索优化(GSO)算法优化隶属度函数(MF)的模糊关联规则挖掘方法。首先,将不确定性数据通过三元语言表示模型进行表示;然后,给定一个初始MF,并以最大化模糊项集支持度和语义可解释性作为适应度函数,通过GSO算法的优化学习获得最佳MF;最后,根据获得的最佳MF,利用改进型的FFP-growth算法来从不确定数据中挖掘模糊关联规则。实验结果表明,该方法能够根据数据集自适应优化MF,以此实现从不确定数据中有效地挖掘关联规则。     

一个销售模型的关联规则挖掘研究

论文先介绍数据挖掘中关联规则理论知识,包括Apriori经典算法、支持度、可信度等概念。以一个超市的销售模型系统为例,建立一个sales数据库系统,由关系数据库管理系统和数据仓库挖掘工具进行单维及多维关联规则挖掘。