检索结果-南通市图书馆

武汉大学学报（信息科学版） 2005年第9期30卷 841-845页

作者：熊平朱天清黄天戍武汉大学电子信息工程学院武汉工业学院计算机与信息工程系

阐述了在入侵检测中应用模糊关联规则挖掘的方法,提出了对传统Apriori算法的改进。最后以网络流量分析为例,详细描述了在入侵检测中运用模糊关联规则挖掘的步骤,并以规则集相似度建立对入侵的响应机制。

关键词：异常检测数据挖掘模糊关联规则

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模糊关联规则格的规则提取

辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2013年第6期32卷 852-856页

作者：柳洁冰刘保相陈焕焕张家口教育学院初等教育系河北张家口075000 河北联合大学理学院河北唐山063009

针对模糊属性事务数据库提取模糊关联规则的问题,采用模糊概念格与模糊关联规则相结合的方法,实现格节点与属性项集的对应关系,提出模糊关联规则格理论,在渐进式建格算法基础上对格节点相应修改,给出了适用于动态数据库的模糊关联规则... 详细信息

针对模糊属性事务数据库提取模糊关联规则的问题,采用模糊概念格与模糊关联规则相结合的方法,实现格节点与属性项集的对应关系,提出模糊关联规则格理论,在渐进式建格算法基础上对格节点相应修改,给出了适用于动态数据库的模糊关联规则格的构建思想.利用模糊关联规则格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获取规则相比较,容易获得用户感兴趣的关联规则,同时减少冗余规则的生成,使挖掘算法得到优化.

关键词：数据挖掘关联规则概念格模糊关联规则模糊概念格模糊关联规则格 Apriori算法频繁项集

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模糊关联规则在环境系统仿真中的应用

系统仿真学报 2001年第1期13卷 96-97,117页

作者：陆建江宋自林钱祖平解放军理工大学南京210016 东南大学微波与毫米波国家重点实验室南京210096

数据挖掘主要是用来找出隐藏在数据库当中那些有用而未被发现的知识。这篇文章在文献[1]研究的基础上，对数量属性的关联规则问题作了进一步讨论。文中借助模糊集来软化数量属性论域的划分边界,提出了区间值数据库上的模糊关联规则的概... 详细信息

数据挖掘主要是用来找出隐藏在数据库当中那些有用而未被发现的知识。这篇文章在文献[1]研究的基础上，对数量属性的关联规则问题作了进一步讨论。文中借助模糊集来软化数量属性论域的划分边界,提出了区间值数据库上的模糊关联规则的概念以及挖掘模糊关联规则的方法。

关键词：数据挖掘模糊关联规则关系数据库环境系统系统仿真

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模糊关联规则及挖掘算法

小型微型计算机系统 1999年第4期20卷 270-274页

作者：程继华施鹏飞郭建生上海交通大学图像处理与模式识别研究所

关联规则的挖掘是知识发现的重要研究内容之一．目前对关联规则的研究，仅限于用确定的、精确的概念表示的确定关联规则．由于客观世界的多样性和复杂性，许多事物难于用精确和确定的概念表示，用确定关联规则不能有效地表达数据之间的... 详细信息

关联规则的挖掘是知识发现的重要研究内容之一．目前对关联规则的研究，仅限于用确定的、精确的概念表示的确定关联规则．由于客观世界的多样性和复杂性，许多事物难于用精确和确定的概念表示，用确定关联规则不能有效地表达数据之间的关联规则．本文提出了模糊关联规则的概念，研究了模糊关联规则的性质和挖掘算法，同时还提出了一种新的规则有趣性的度量函数．

关键词：知识发现模糊关联规则数据挖掘数据库算法

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基于FCM聚类的时间序列模糊关联规则挖掘

大连理工大学学报 2010年第5期50卷 806-810页

作者：吕志军王照飞谢福鼎桑雪大连理工大学管理学院辽宁大连116024 辽宁师范大学计算机信息与技术学院辽宁大连116081 大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

针对复杂系统产生的时间序列,研究其局部关联特征比研究系统全局特征模型具有明显的优势.为研究时间序列内部或局部形态的关联特征,首先借助FCM来软化时间序列属性论域的划分边界,然后,采用改进的布尔型属性关联规则并行挖掘算法来发现... 详细信息

针对复杂系统产生的时间序列,研究其局部关联特征比研究系统全局特征模型具有明显的优势.为研究时间序列内部或局部形态的关联特征,首先借助FCM来软化时间序列属性论域的划分边界,然后,采用改进的布尔型属性关联规则并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集,最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.提出了基于FCM聚类的时间序列模糊关联规则的并行挖掘算法,并通过实验验证了算法的有效性.

关键词：数据挖掘时间序列模糊关联规则并行

基于TD-FP-growth的模糊关联规则挖掘算法

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控制与决策 2009年第10期24卷 1504-1508页

作者：霍纬纲邵秀丽南开大学信息技术科学学院天津300071 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

提出一种基于TD-FP-growth的模糊关联规则挖掘算法.首先,使用3种t-模算子以及由其产生的蕴涵算子计算模糊频繁项的支持度和规则的蕴涵度,产生的关联规则能表示模糊项间的确定性和渐近性逻辑语义;然后,以事务的惟一标识为键值,散列存储... 详细信息

提出一种基于TD-FP-growth的模糊关联规则挖掘算法.首先,使用3种t-模算子以及由其产生的蕴涵算子计算模糊频繁项的支持度和规则的蕴涵度,产生的关联规则能表示模糊项间的确定性和渐近性逻辑语义;然后,以事务的惟一标识为键值,散列存储每个事务相对FP-tree中每个结点所表示模糊项的隶属度,使TD-FP-growth适用于模糊频繁项的挖掘,并分析了算法的时间和空间复杂度;最后,实验结果表明该算法比基于apriori的模糊频繁项挖掘算法在时间方面更加有效.

关键词：模糊关联规则模糊蕴涵 TD-FP-growth t-模算子

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数据库中广义模糊关联规则的挖掘

工程数学学报 2000年第1期17卷 117-120页

作者：陆建江刘海峰中国人民解放军通信工程学院基础部南京210016

引入了广义模糊关联规则的概念 ,给出挖掘规则的计算方法 ,用来进行数据挖掘 ,以找出隐藏在数据库当中那些有用的而未被发现的知识。

关键词：数据挖掘关联规则数据库模糊关联规则广义

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模糊关联规则挖掘研究

河北农业大学学报 2013年第3期36卷 125-128页

作者：柳洁冰刘保相陈焕焕张家口教育学院初等教育系河北张家口075000 河北联合大学理学院河北唐山063009

模糊概念格通过概念的内涵和外延及泛化和例化之间的关系来表示知识,适用于从模糊数据库中挖掘规则的问题描述。在模糊概念格的基础上,提出了模糊关联规则格的理论,并对渐进式建格算法格节点做相应修改,给出了模糊关联规则格的构建思想... 详细信息

模糊概念格通过概念的内涵和外延及泛化和例化之间的关系来表示知识,适用于从模糊数据库中挖掘规则的问题描述。在模糊概念格的基础上,提出了模糊关联规则格的理论,并对渐进式建格算法格节点做相应修改,给出了模糊关联规则格的构建思想。利用模糊关联规则格进行规则的提取,减少冗余规则的生成,同时容易获得用户感兴趣的关联规则,提高了算法挖掘效率。

关键词：概念格关联规则模糊概念格模糊关联规则模糊关联规则格

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模糊关联规则挖掘模型的研究与应用

模糊关联规则挖掘模型的研究与应用

作者：党勤华郑州大学

学位级别：硕士

近年来,数据挖掘技术成为数据库和人工智能中最具活力的研究领域,引起了专家学者的广泛关注。关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要研究方向,也在众多应用领域中取得了理想的效果。在新干法水泥生产中,各个生产环节控制效果的好坏将对... 详细信息

近年来,数据挖掘技术成为数据库和人工智能中最具活力的研究领域,引起了专家学者的广泛关注。关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要研究方向,也在众多应用领域中取得了理想的效果。在新干法水泥生产中,各个生产环节控制效果的好坏将对最终的熟料产生重要影响,本文以预分解系统中的分解炉温度控制为例,将模糊关联规则挖掘技术应用于其中,充分利用生产中的历史数据,挖掘出有效的关联规则形式,丰富了专家经验库的同时,也为实际的生产控制优化提供指导。本文基于国内外关联规则挖掘技术的研究成果,首先介绍了现有的模糊关联规则挖掘技术,针对挖掘算法中存在的不足之处,提出了一种新的模糊关联规则挖掘算法,然后将算法应用于水泥分解炉的温度控制中,分析了算法的有效性和可行性。本文的主要研究工作如下：（1）首先,在数据的模糊化过程中,采用了一种改进的聚类算法DFCM。在传统的模糊c均值聚类技术的基础之上,针对其对初始聚类中心敏感,容易陷入局部极小值的缺点,引入了密度函数的方法来获取初始聚类中心,克服了因分类错误造成对挖掘结果的不利影响,最终提高了规则的可信度。（2）其次,在规则的获取环节中,在现有的Apriori算法的基础上,针对算法需要多次扫描数据库,数据量较大的情况下耗时增加的缺点,提出了一种逐步剪枝的挖掘算法,减少了扫描数据库的次数,提高了算法的挖掘效率。（3）最后,介绍了算法的实际应用性,将其应用于预分解系统中的分解炉温度控制环节中。在阐述了分解炉系统的相关概念之后,利用本文提出的算法对历史数据进行挖掘,实现了影响分解炉温度的关键因素的关联分析,对最终的规则的可行性与有效性进行了分析与验证。

关键词：数据挖掘模糊关联规则模糊聚类分解炉温度

模糊关联规则算法在教务管理系统中的应用研究

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模糊关联规则算法在教务管理系统中的应用研究

作者：翟飞大连交通大学

学位级别：硕士

教务管理系统是一个系统性的工程,是技术和教学管理业务相结合的产物。作为教学信息化的最新发展,教务管理系统实现了日常的教学管理工作,取代了以前手工操作,降低管理人员工作强度,改善服务质量,满足管理人员、教师、学生等多方需要,... 详细信息

教务管理系统是一个系统性的工程,是技术和教学管理业务相结合的产物。作为教学信息化的最新发展,教务管理系统实现了日常的教学管理工作,取代了以前手工操作,降低管理人员工作强度,改善服务质量,满足管理人员、教师、学生等多方需要,提高了工作效率。在整个教学管理中存在着很多的数据,比如有学生的基本信息数据、课程数据、学生考试成绩数据、教学计划数据等,这些数据都是错综复杂,相互联系。如果把这些数据分析出来,可以很好地为教学服务;否则这些数据就成了废的数据。数据挖掘能从大量的日常积累的数据中发现潜在的、有价值的信息和知识,用于支持决策。数据挖掘有着广泛的商业应用潜能,是知识发现与知识管理研究中的一个很有应用价值的新领域。因此在教务管理系统中融入数据挖掘技术是未来的发展方向,具有广阔的前景。本文研究工作鉴于此展开。论文首先介绍了课题的来源、研究意义,并分析了国内外教务管理系统、数据挖掘的研究现状及发展趋势,提出了关联规则的挖掘问题。然后对教务管理系统、数据挖掘进行了概括描述,全面系统的阐述了教务管理的流程与设计和数据挖掘的基础理论以及应用技术,详细论述了模糊关联规则技术在教务管理系统选课系统中的应用。在此基础上,全面深入的研究了模糊关联规则挖掘技术,从分析传统的模糊关联规则挖掘算法入手,引出该算法的不足并提出了改进算法,给出了性能分析,并设计和实现了一个算法模型,用实验结果表明算法的有效性。从理论方面讨论了关联规则的应用—关联分类,证明其优越性。最后从技术和应用的角度探讨了教务管理中数据挖掘的应用,通过实证分析,发现和解决实际应用中的具体问题。

关键词：教务系统选课系统数据挖掘模糊关联规则关联分类