检索结果-南通市图书馆

Rough set-based rule generation and Apriori-based rule generation from table data sets: a survey and a combination

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CAAI Transactions on Intelligence Technology 2019年第4期4卷 203-213页

作者： Hiroshi Sakai Michinori Nakata Graduate School of Engineering Kyushu Institute of TechnologySensui 1-1TobataKitakyushu 804-8550Japan Faculty of Management and Information Science Josai International UniversityGumyoToganeChiba 283-0002Japan

The authors have been coping with new computational methodologies such as rough sets,information incompleteness,data mining,granular computing,etc.,and developed some software tools on association rules as well as new mathematical frameworks.They simply term this research Rough sets Non-deterministic Information Analysis(RNIA).They followed several novel types of research,especially Pawlak’s rough sets,Lipski’s incomplete information databases,Or?owska’s non-deterministic information systems,Agrawal’s Apriori algorithm.These are outstanding researches related to information incompleteness,data mining,and rule generation.They have been trying to combine such novel researches,and they have been trying to realise more intelligent rule generator handling data sets with information incompleteness.This study surveys the authors’research highlights on rule generators,and considers a combination of them.

关键词： Apriori rule incomplete

基于试验数据Apriori关联规则挖掘的数据采集方案设计优化

维普期刊数据库评论

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火力与指挥控制 2022年第7期47卷 142-149页

作者：迟明祎侯兴明周瑜陈小卫航天工程大学航天保障系北京102200 解放军63850部队吉林白城137001 解放军32183部队辽宁锦州121000

针对红外经纬仪测量系统弹道测试试验,如何在稍纵即逝的发射窗口期内达到较高的测试精度和目标捕获率问题,提出一种基于Apriori关联规则挖掘和PDCA戴明环相结合的试验数据再利用方法,通过对已有历史试验数据的分析挖掘,提取影响试验数... 详细信息

针对红外经纬仪测量系统弹道测试试验,如何在稍纵即逝的发射窗口期内达到较高的测试精度和目标捕获率问题,提出一种基于Apriori关联规则挖掘和PDCA戴明环相结合的试验数据再利用方法,通过对已有历史试验数据的分析挖掘,提取影响试验数据录取的事件因子,并分析其作用机理,构建数据采集方案设计优化策略集,采用阶跃PDCA方法对数据采集方案进行循环优化,并验证结论的有效性。结果表明,动态因果关系集和方案优化策略集可为后续性能试验、作战试验数据采集方案设计和改进提供参考和依据,对于提升目标捕获率和数据采集精度有一定辅助作用,探索了关联规则挖掘方法在试验数据再利用中的应用。

关键词：关联规则挖掘 Apriori PDCA 试验数据试验方案设计优化

基于频繁项集改进的Apriori算法在智能温室中的应用研究

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中国农机化学报 2020年第9期41卷 182-189页

作者：皇可毕春光王金龙郭海袁帅吉林农业大学信息技术学院长春市130118 吉林省精准农业与大数据工程研究中心长春市130118

为减少原始Apriori算法在频繁项集与候选项集上扫描整个数据库时间和空间造成大量消耗,采用基于频繁项目集挖掘算法(FIM)来减少项目集,通过减少对候选项集与频繁项集的控制与规则树的剪枝,并在其基础上优化并行算法和针对特定集群分区... 详细信息

为减少原始Apriori算法在频繁项集与候选项集上扫描整个数据库时间和空间造成大量消耗,采用基于频繁项目集挖掘算法(FIM)来减少项目集,通过减少对候选项集与频繁项集的控制与规则树的剪枝,并在其基础上优化并行算法和针对特定集群分区的方法,使用温室蔬菜生长环境数据与产量数据进行试验。试验结果表明:改进算法在平均时间复杂度方面优于原始算法,改进算法的平均运行时间仅为原算法62.5%,新算法适合大规模数据挖掘,特别是候选项与处理事务的数量较大的情况,在不同的最小支持度的条件下,改进后的Apriori降低时间率的平均值为72.40%。

关键词： Apriori 频繁项时间复杂度智能温室产量预测

基于Apriori算法的绿色建筑能耗影响因素分析

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上海节能 2022年第6期 699-704页

作者：江铭李晓娟郑圣铿福建农林大学交通与土木工程学院

随着现代化进程的推进,高能耗建筑已不能满足社会发展的需求。在低碳节能背景下,发展绿色建筑成为了必由之路,但对其节能设计效果有待进一步研究。选用Apriori关联算法从已有绿色建筑能耗评价的文章中选取8个关键因素,构建回归模型分析... 详细信息

随着现代化进程的推进,高能耗建筑已不能满足社会发展的需求。在低碳节能背景下,发展绿色建筑成为了必由之路,但对其节能设计效果有待进一步研究。选用Apriori关联算法从已有绿色建筑能耗评价的文章中选取8个关键因素,构建回归模型分析绿色建筑因素对建筑能耗的影响程度。结果显示,外墙传热系数(X1)、屋顶传热系数(X2)、建筑物体形系数(X3)、窗墙比(X5)、人员密度(X6)对建筑耗能是正向影响关系,外窗的遮阳系数(SC值)(X4)、节能政策虚拟变量(X7)、室外绿化率(X8)是负向的影响关系。基于研究结果,从绿色建筑围护结构的设计、建筑规划、建筑节能政策三个方面提出了建议。

关键词：绿色建筑节能能耗 Apriori

基于Apriori算法和证据推理的大气环境关键规则挖掘研究

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基于Apriori算法和证据推理的大气环境关键规则挖掘研究

作者：钱怡欣北京交通大学

学位级别：硕士

空气污染是人类健康的主要威胁之一,如何治理空气污染已成为社会关注的焦点和研究的重点。网格化监测系统通过提供全方位信息为治理空气染污发挥了积极成效,在其监测数据基础上,单源监测数据挖掘和多源数据直接融合挖掘的方法相继被提出... 详细信息

空气污染是人类健康的主要威胁之一,如何治理空气污染已成为社会关注的焦点和研究的重点。网格化监测系统通过提供全方位信息为治理空气染污发挥了积极成效,在其监测数据基础上,单源监测数据挖掘和多源数据直接融合挖掘的方法相继被提出,用以解释属性间的相互影响。已有方法未充分考虑环境监测数据浓度分布不均匀且随气候变化的特点,因此反映出的污染成因不够全面和准确。针对已有方法的局限性,本文在系统分析网格化监测数据基础上,从数据挖掘和不确定性信息融合理论的角度,开展大气环境关键规则挖掘方法和技术研究。主要研究内容如下:(1)提出了基于Apriori算法和Dempster-Shafer理论的大气环境监测数据关键规则挖掘方法。首先,对预处理后的单监测站数据利用Apriori算法进行关联规则挖掘,得到高可信的强关联规则;然后,对上述强关联规则通过Dempster-Shafer理论进行融合,得到多个监测站数据中隐藏的相关规则。该方法能够解决多个监测站点数据信息挖掘过程中存在的数据差异化问题,适用于多元化规则挖掘需求和规则集不相同情况下的融合需求。(2)提出了基于Apriori算法和Evidential Reasoning算法的大气环境监测数据关键规则挖掘方法。首先,引入权重指标体系,根据融合过程中重要性的不同,赋予利用Apriori算法挖掘得到的强关联规则集相应权重;然后,通过Evidential Reasoning算法对多个规则集进行融合,得到高可信度融合规则集。该方法能够解决特殊情况下融合数据集重要性非均匀及部分规则冲突问题,适用于高精度挖掘需求和重要性不同的融合需求。本论文提出的方法挖掘结果表示了不同参数之间的影响模式,具有可解释性和现实意义,能够为空气污染的治理和预防提供理论和技术支持。

关键词：大气污染关联规则 Apriori Dempster-Shafer 理论 Evidential Reasoning

基于AHP和混合Apriori-Genetic算法的交通事故成因分析模型

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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计算机应用研究 2019年第6期36卷 1633-1637,1678页

作者：邓晓衡曾德天中南大学信息科学与工程学院

针对交通事故数据多维多层的特点,对交通事故的主要成因与潜在规律进行了研究。从驾驶员、车辆、时间—地点、环境四个维度出发,提出了基于层次分析法(AHP)和混合Apriori-Genetic的模型挖掘事故成因。首先,引入AHP对事故诱发因素进行重... 详细信息

针对交通事故数据多维多层的特点,对交通事故的主要成因与潜在规律进行了研究。从驾驶员、车辆、时间—地点、环境四个维度出发,提出了基于层次分析法(AHP)和混合Apriori-Genetic的模型挖掘事故成因。首先,引入AHP对事故诱发因素进行重要度排序,在客观分析的基础上将事故因素量化,筛选出引发交通事故的主要因素;其次,结合混合的Apriori和遗传算法对主要因素进行定向分析,找出关联规则,提高挖掘的准确性。相关对比实验的结果表明该模型可以减少无用规则的产生并提高挖掘的准确性,具有一定的科学意义和应用价值。

关键词：交通事故层次分析法 Apriori 遗传算法成因分析

基于Apriori算法的学生成绩分析及可视化展示

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通化师范学院学报 2023年第4期44卷 81-87页

作者：许青李洁王英明张露露马鞍山学院安徽当涂243100

针对高校中存在着大量学生数据得不到有效利用的现状,提出用关联规则中的Apriori算法对教学管理系统中学生各科成绩进行深入挖掘,从中挖掘出课程之间的关联性.首先利用Python中的Pandas库对学生成绩进行数据处理;然后使用mlxtend库求出... 详细信息

针对高校中存在着大量学生数据得不到有效利用的现状,提出用关联规则中的Apriori算法对教学管理系统中学生各科成绩进行深入挖掘,从中挖掘出课程之间的关联性.首先利用Python中的Pandas库对学生成绩进行数据处理;然后使用mlxtend库求出学生成绩的频繁项集和关联规则,并将关联规则以网络图形式进行了可视化展示;最后对挖掘出的结果进行相关分析.最终结果表明:挖掘出来的关联规则可以为教学管理者制定教学计划提供相应的参考,同时也能帮助教师了解学生学习情况,从而有效地提高教学质量.

关键词：关联规则 Apriori Python 频繁项集

基于Apriori关联算法的电力运行大数据关联分析方法研究

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信息与电脑 2023年第15期35卷 126-128页

作者：周弘毅夏磊国电南瑞科技股份有限公司江苏南京210000

针对典型关联分析求解特征空间的高度复杂性,以及大规模数据的关联分析处理存在计算量复杂、内存占用高等难题,提出基于Apriori关联算法的电力运行大数据关联分析方法研究。对基于Apriori关联算法的电力运行大数据关联分析方法进行设计... 详细信息

针对典型关联分析求解特征空间的高度复杂性,以及大规模数据的关联分析处理存在计算量复杂、内存占用高等难题,提出基于Apriori关联算法的电力运行大数据关联分析方法研究。对基于Apriori关联算法的电力运行大数据关联分析方法进行设计,包括基于Apriori关联算法建立关联分析算法、基于已经建立的算法建立电力运行大数据关联分析模型、实现电力运行大数据关联分析。为验证所设计的方法的有效性,将文中方法与传统的电力运行大数据关联分析方法和基于云计算的电力运行大数据关联分析方法进行对比研究,最后得出所设计的基于Apriori关联算法的电力运行大数据关联分析方法较为有效。

关键词： Apriori 关联算法电力运行大数据关联

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一种正交链表存储的改进Apriori算法

小型微型计算机系统 2016年第10期37卷 2291-2295页

作者：赵学健孙知信袁源陈勇南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心南京210003 江苏省邮电规划设计院有限责任公司南京210000 南京龙渊微电子科技有限公司南京210000

随着数据量的逐渐增大,关联规则挖掘算法的时间效率亟待提升,因此提出一种基于正交链表的改进Apriori算法.该算法首先将带扫描数据库转化为关系矩阵,并使用正交链表对该矩阵进行存储,从而可以通过对链表节点集合进行操作实现频繁项目集... 详细信息

随着数据量的逐渐增大,关联规则挖掘算法的时间效率亟待提升,因此提出一种基于正交链表的改进Apriori算法.该算法首先将带扫描数据库转化为关系矩阵,并使用正交链表对该矩阵进行存储,从而可以通过对链表节点集合进行操作实现频繁项目集的挖掘,克服了Apriori算法需要多次扫描数据库的缺点,只需扫描数据库一遍,减少了频繁进行I/O操作的时间;此外,该算法对Apriori算法复杂的自连接和剪枝过程进行了优化,简化了频繁项目集的生成过程,提高了Apriori算法的时间效率.

关键词：关联规则正交链表 Apriori 事务数据库