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有效支持度和模糊关联规则挖掘

小型微型计算机系统 2002年第9期23卷 1104-1106页

作者：张保稳何华灿西北工业大学计算机系陕西西安710072

关联规则挖掘是数据挖掘的重要研究内容 .将模糊的思想融入数据挖掘、形成的模糊关联规则的挖掘是当前关联规则研究的新方向 .本文在模糊关联规则的挖掘中提出了有效支持度的概念 ,将其用于频繁模糊模式集的挖掘 ,挖掘的结果更为简洁和... 详细信息

关联规则挖掘是数据挖掘的重要研究内容 .将模糊的思想融入数据挖掘、形成的模糊关联规则的挖掘是当前关联规则研究的新方向 .本文在模糊关联规则的挖掘中提出了有效支持度的概念 ,将其用于频繁模糊模式集的挖掘 ,挖掘的结果更为简洁和合理。

关键词：有效支持度模糊关联规则挖掘数据挖掘频繁模糊模式数据库

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数据库中模糊关联规则挖掘研究进展

计算机工程与应用 2003年第31期39卷 181-183页

作者：马常杰陈守余中国地质大学数学地质遥感所武汉430074

数据库中关联规则挖掘一直是人们研究的热点,而模糊集理论的应用又为这一领域注入了新的活力。文章以此为基点,结合国内外该领域研究的进展情况,对模糊关联规则挖掘研究的技术要点、兴趣度衡量标准等方面进行分析总结,并对其发展前景进... 详细信息

数据库中关联规则挖掘一直是人们研究的热点,而模糊集理论的应用又为这一领域注入了新的活力。文章以此为基点,结合国内外该领域研究的进展情况,对模糊关联规则挖掘研究的技术要点、兴趣度衡量标准等方面进行分析总结,并对其发展前景进行了一定程度的展望。

关键词：量化属性关联规则模糊集理论模糊关联规则挖掘

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模糊关联规则挖掘及其算法研究

武汉工业学院学报 2005年第1期24卷 24-28页

作者：朱天清熊平武汉工业学院计算机与信息工程系湖北武汉430023 武汉大学电子信息学院湖北武汉430079

针对数据挖掘中的“尖锐边界”问题,阐述了模糊关联规则挖掘技术,提出了在模糊关联规则的挖掘中将事务属性模糊集中的元素作为单一属性来处理的方法,给出了模糊关联规则挖掘的算法。最后以网络流量分析为例,描述了模糊关联规则挖掘的具... 详细信息

针对数据挖掘中的“尖锐边界”问题,阐述了模糊关联规则挖掘技术,提出了在模糊关联规则的挖掘中将事务属性模糊集中的元素作为单一属性来处理的方法,给出了模糊关联规则挖掘的算法。最后以网络流量分析为例,描述了模糊关联规则挖掘的具体应用。

关键词：模糊关联规则挖掘网络流量分析事务数据挖掘算法研究属性模糊集具体应用对数元素

不确定性数据中基于GSO优化MF的模糊关联规则挖掘方法

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计算机应用研究 2019年第8期36卷 2284-2288页

作者：章武媚董琼美国纽约州立大学美国纽约州奥斯威戈13126 浙江同济科技职业学院杭州310023

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... 详细信息

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。

关键词：模糊关联规则挖掘不确定数据隶属度函数群搜索优化算法 FFP-growth算法

基于模糊关联规则挖掘的多层网络告警相关性分析

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基于模糊关联规则挖掘的多层网络告警相关性分析

作者：谢万富电子科技大学

学位级别：硕士

随着科技的发展和人们生活水平的提高,通信网络得到了极大的发展,人们的生活和工作方式也逐渐转变得越来越依赖网络。所以当网络中存在故障的时候,对人们生活和工作的影响也将更大。保障网络的正常和稳定、快速准确的恢复网络故障是如... 详细信息

随着科技的发展和人们生活水平的提高,通信网络得到了极大的发展,人们的生活和工作方式也逐渐转变得越来越依赖网络。所以当网络中存在故障的时候,对人们生活和工作的影响也将更大。保障网络的正常和稳定、快速准确的恢复网络故障是如今网络工作者面临的一个极大的挑战。网络的功能往往不是一个孤立的网络设备能够完成的,而是需要一系列的设备间的通信来完成的,这就造成了网络故障的传播现象。网络告警的传播正是网络故障传播的一种表现。如何在众多的网络告警中找到根源故障的告警是网络故障诊断的关键,要定位根源告警就需要在大量的网络告警中找到告警之间的相关性。由于数据挖掘在处理大量数据方面的优势使人们把目光转向了网络告警的关联规则挖掘,再者由于网络故障和网络告警之间的这种模糊关系,使得人们开始将模糊理论和数据挖掘技术结合起来应用于网络告警的相关性分析。研究发现,网络告警拥有其独特的特点,网络告警的模糊关联规则挖掘必须要适应网络告警的特点才能有效的挖掘出告警间的相关性。首先,关联规则挖掘是面向事务数据库的挖掘算法,想要对告警数据库进行关联规则挖掘就必须要对数据库进行转化或者对算法进行改进。其次,网络告警在分布上也具有鲜明的特点,不同的网络类型的告警以及多层网络的不同层次的告警有不同的分布特点。再者,网络告警在不同的网络层次间传播具有一对多、多对一等的特点,并且与网络中各个业务的使用状况有关。针对以上问题,本文做了深入的研究。本文中建立了网络告警模型,提出了对告警进行模糊化的方法,建立了模糊告警模型;本文中提出的基于动态时间窗口的挖掘算法能够直接对模糊告警数据库进行模糊关联规则挖掘,大大提高了关联规则置信度的准确性;本文提出了一种多模糊最小支持度设置方法,该算法能够很好的适应网络告警的分布情况;本文中提出了一种新的多层模糊关联规则挖掘算法来挖掘网络告警的层间传播关联规则;本文还对告警关联规则的生成方法提出了改进,提高了规则的生成速度,降低了规则库的冗余度。

关键词：网络故障诊断模糊理论告警相关性分析多层网络模糊关联规则挖掘

基于多层模糊关联规则挖掘的网络告警相关性分析

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基于多层模糊关联规则挖掘的网络告警相关性分析

作者：刘盼电子科技大学

学位级别：硕士

现代社会是信息化的社会，人们的日常生活已经离不开信息化。而通信网络是信息化的基础，当通信网络产生故障时，会给人们的经济活动和日常生活带来严重影响。所以，为了保证网络的可靠工作，必须拥有强有力的、高效的故障检测与解决方... 详细信息

现代社会是信息化的社会，人们的日常生活已经离不开信息化。而通信网络是信息化的基础，当通信网络产生故障时，会给人们的经济活动和日常生活带来严重影响。所以，为了保证网络的可靠工作，必须拥有强有力的、高效的故障检测与解决方案，以便及时准确地检测到故障，恢复网络的正常稳定运行，使得网络故障对用户造成的干扰最小化。网络发生故障时，会引发相邻节点产生大量的告警，网络故障诊断的关键就是要找出这些告警之间的相关性，但如何在众多的告警数据中找出这种相关性，是目前研究的难点之一。由于数据挖掘技术对海量数据处理的独特优势，近年来，科研工作者们对基于关联规则数据挖掘的网络故障诊断技术进行了大量的研究工作，虽然取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之处。具体表现在：一方面，告警与故障源之间具有一种模糊的对应关系，在传统的方法中，没有考虑这种模糊性，而是将告警强硬的划分到与故障源的某个对应关系上，最终影响网络故障的准确诊断。另一方面，由于通信网络具有分层的结构，网络的层次结构决定了网络告警的传播特性，使得各层告警之间存在一定的依赖关系，而传统的方法中很少考虑到这种层间关系。针对上述问题，本文将近年来发展成熟的模糊理论、模糊逻辑与关联规则挖掘结合起来，并考虑到网络的层次结构特点，研究了基于模糊关联规则挖掘的网络告警相关性分析方法。在论文中，首先提出了一种将不确定性和不完整的网络告警信息进行模糊化处理的算法，在此基础上，进一步研究了一种新的多层模糊关联规则的挖掘算法，并重点探讨了算法中模糊支持度的计算方案和模糊最小支持度的设置策略，最后，本文对提出的算法进行了实验仿真，并对算法的有效性、运行效率、精度等等进行深入分析。仿真结果表明，算法能够有效、准确地完成告警的多层模糊相关性分析，为最终网络故障诊断提供告警相关性数据。

关键词：网络故障诊断告警相关性分析多层网络模糊关联规则挖掘

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基因表达数据关联规则挖掘算法研究

基因表达数据关联规则挖掘算法研究

作者：王艳湖南大学

学位级别：硕士

随着人类基因组研究的重点向功能基因组转化,基因表达数据分析成为目前生物信息学研究的热点和重点之一。关联分析是基因表达数据分析的一种重要手段,通过关联规则挖掘可揭示不同基因或环境与基因表达之间在生物学相关的联系,进而帮助... 详细信息

随着人类基因组研究的重点向功能基因组转化,基因表达数据分析成为目前生物信息学研究的热点和重点之一。关联分析是基因表达数据分析的一种重要手段,通过关联规则挖掘可揭示不同基因或环境与基因表达之间在生物学相关的联系,进而帮助鉴定人类疾病基因。本文着重研究基因表达数据的关联规则挖掘算法。Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,然其效率有待改善。基于Apriori算法原理,提出了完全连接的概念并给出一种有效的完全连接条件,在频繁2k-项集的集合进行自身Apriori连接得频繁(2k+1)-项集的同时,自身完全连接产生未剪枝的候选4k-项集;对频繁(2k+1)-项集的集合,直接对其项集进行自身完全连接产生未剪枝的候选(4k+2)-项集。改进的算法减少了连接的比较次数、迭代运算次数。实验表明该算法在保证无遗漏的情况下有效地提高了挖掘速度。采用Apriori等传统算法对基因表达数据进行关联规则挖掘时,在将基因表达矩阵转换为布尔矩阵之后,还需将布尔矩阵转化为交易数据的形式进行挖掘,没有充分利用布尔矩阵本身的特点。针对这些缺点,本文提出了一种不生成候选项集的“与运算”直接对布尔矩阵进行挖掘,且采用分段求与的方法提高“与运算”的算法效率。实验证明该算法能更快速有效的挖掘出关联规则。针对目前基因表达数据的关联规则挖掘所采用的都是将其转换成布尔关联规则进行挖掘,忽略了基因表达数据是数值型这一问题,本文提出了使用充分利用基因表达值的模糊方法挖掘基因表达数据的关联规则,并且通过使用模糊C均值聚类算法代替隶属函数,将每个基因划分为3个模糊集,确保挖掘结果的正确性。

关键词：基因表达数据关联规则 Apriori算法与运算模糊关联规则挖掘

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基于数据挖掘的电站运行优化应用研究

中国电机工程学报 2006年第20期26卷 118-123页

作者：李建强刘吉臻张栾英牛成林华北电力大学自动化系河北省保定市071003

火电机组运行优化目标值的合理确定是关系到机组经济性诊断正确性与准确性的重要因素,该文充分利用火电厂运行数据的关联特性,提出了基于模糊关联规则挖掘的电站运行优化目标值确定方法,利用改进的模糊关联规则挖掘算法从电站运行历史... 详细信息

火电机组运行优化目标值的合理确定是关系到机组经济性诊断正确性与准确性的重要因素,该文充分利用火电厂运行数据的关联特性,提出了基于模糊关联规则挖掘的电站运行优化目标值确定方法,利用改进的模糊关联规则挖掘算法从电站运行历史数据中挖掘定量关联规则,以指导优化运行,解决了传统优化目标值确定中对机组实际状态考虑不足而失去指导意义的问题。以某300MW机组历史运行数据为基础,对各典型负荷工况下的历史数据进行挖掘,得到各运行工况下的最优值以指导实际运行。运行试验结果表明,基于模糊关联规则挖掘的运行优化目标值确定方法可以提高机组运行效率,降低污染物排放,优化目标值来源于机组实际运行数据,能够反映机组在特定负荷和相关条件下的最优运行状态,可以指导机组的优化运行。

关键词：模糊关联规则挖掘数据挖掘运行优化目标值运行优化节能火电厂

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基于数据挖掘的循环流化床锅炉辅机故障预警

动力工程学报 2019年第10期39卷 826-833页

作者：张维刘吉臻高明明华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京102206 国网信息通信产业集团有限公司北京102211

为保障循环流化床机组辅助设备的安全运行,提出了一种基于模糊推理和滑动平均相似度的辅助设备故障预警方法。以改进模糊关联规则挖掘为基础的模糊推理被用于推断正常运行情况下设备状态参考值,采用测试数据与参考值之间的滑动平均相似... 详细信息

为保障循环流化床机组辅助设备的安全运行,提出了一种基于模糊推理和滑动平均相似度的辅助设备故障预警方法。以改进模糊关联规则挖掘为基础的模糊推理被用于推断正常运行情况下设备状态参考值,采用测试数据与参考值之间的滑动平均相似度来判断辅机安全性的预警标准,采用层次分析方法来确定相似度函数中变量的权重,并将正常状态下的最低滑动平均相似度作为故障预警阈值,最后以某电厂300 MW循环流化床锅炉引风机为例进行验证。结果表明:当相似度低于故障预警阈值时,系统可发出警告报警和故障变量定位,因此所提方法能有效预测故障。

关键词：循环流化床辅助设备模糊关联规则挖掘模糊推理滑动平均相似度