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基于Apriori算法的供电公司营销数据挖掘系统设计
1
作者 张剑 刘畅 +3 位作者 杨逸 魏昕喆 张浩 王旭 《兵工自动化》 北大核心 2025年第7期97-101,共5页
为解决供电公司营销数据量大,影响数据频繁项集处理效率的问题,设计一种基于Apriori算法的供电公司营销数据挖掘系统。硬件设计通过营销数据挖掘系统物理架构部署,搭建系统硬件环境,实现数据库信息的同步;软件方面设计电力营销数据仓库... 为解决供电公司营销数据量大,影响数据频繁项集处理效率的问题,设计一种基于Apriori算法的供电公司营销数据挖掘系统。硬件设计通过营销数据挖掘系统物理架构部署,搭建系统硬件环境,实现数据库信息的同步;软件方面设计电力营销数据仓库,采用Apriori算法通过映射剪枝处理频繁项集,挖掘关联规则,建立多维数据挖掘模型,实现系统的数据挖掘功能。经实验论证分析,结果表明:该系统在电力负荷预测应用中的预测结果与实际值相差较小,在最小支持度和事务数据量条件下,数据挖掘执行时间分别在2和10 s以下,具有较高的执行效率,说明该系统是可行的。 展开更多
关键词 APRIORI算法 供电公司 服务器 营销数据挖掘系统 关联规则 数据仓库
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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析
2
作者 韩锐 于长海 +1 位作者 丁庆国 石朋炜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期50-56,共7页
不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶... 不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶行为。基于行为数据集,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。引入粒子群优化(PSO)算法优化Apriori算法中的支持度与置信度两个重要参数,并使用哈希映射表提高Apriori算法的运行效率。实验结果表明,改进Apriori算法在两种数据集上的运行时间较传统Apriori算法分别提高8.26%、9.27%。关联结果显示,不良驾驶行为并非单独存在,其中急转弯、快速变道、急加速关联性最强,超速行为与急变速次之。该研究能够为驾驶风格量化分析提供参考,可应用于交通事故主动预警系统。 展开更多
关键词 驾驶安全 不良驾驶行为 数据挖掘 关联分析 改进Apriori算法 粒子群优化算法
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基于Apriori算法和云推理的抽蓄电站日运行规则提取及运用 被引量：1
3
作者 万正喜 罗琪 +2 位作者 傅勋利 王康乐 梅亚东 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第5期72-78,85,共8页
为探究抽蓄电站长系列历史运行数据中蕴含的运行规律,首先分析了抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力之间相关关系,采用云模型将定量数据转换为定性的云概念,然后采用数据挖掘Apriori算法提取抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力的强关联规... 为探究抽蓄电站长系列历史运行数据中蕴含的运行规律,首先分析了抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力之间相关关系,采用云模型将定量数据转换为定性的云概念,然后采用数据挖掘Apriori算法提取抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力的强关联规则,之后运用云推理方法模拟抽蓄电站日出力过程。以湖南电网黑麋峰抽蓄电站为实例,验证模型方法的有效性。利用提取得到的各时段强关联规则,对每个月最大峰谷差日抽蓄电站日出力进行云推理模拟,结果表明:模拟抽蓄电站出力下的电网剩余负荷峰谷差和均方差与抽蓄电站实际运行效果相比,均有所减少。说明基于关联规则的云推理方法有效,结果合理,具有参考应用价值。 展开更多
关键词 抽蓄电站 运行规则 云模型 APRIORI算法 云推理
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基于数据驱动贝叶斯网络模型的起重作业关键致因要素分析
4
作者 国汉君 康荣学 +3 位作者 王勇 曹海滨 崔华莹 赵金龙 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第4期86-93,共8页
为了提升起重作业现场精准化管理水平,基于双因(内外因)事故综合致因理论,结合起重作业全流程,从人员、设备、环境和管理4个方面构建起重作业致因要素指标体系(22个二级指标和57个三级指标),并利用179起起重作业事故案例对指标体系进行... 为了提升起重作业现场精准化管理水平,基于双因(内外因)事故综合致因理论,结合起重作业全流程,从人员、设备、环境和管理4个方面构建起重作业致因要素指标体系(22个二级指标和57个三级指标),并利用179起起重作业事故案例对指标体系进行验证;采用Apriori算法明确151条指标间的强关联规则,并构建起重作业贝叶斯网络,采用参数学习的方法,开展先验、后验和敏感性分析等。研究结果表明:安全培训不到位与违章操作关联度最高(支持度62.01%,置信度53.15%);先验和后验分析中安全培训问题最为突出,占比为62%,其次为人员违章操作,占比为48%;在敏感性分析中,交叉作业、起重设备突发因素、防护装备及着装不正确、缺少安全操作规程、应急预案等文件和隐患排查不到位等因素的敏感度较高;基于以上分析结果,提出针对性的对策建议。研究结果可为起重作业现场精准化管理提供技术参考。 展开更多
关键词 起重作业 APRIORI算法 贝叶斯网络 关键要素分析 对策建议
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基于RF-Apriori算法考虑填补缺失值的高速公路事故致因分析
5
作者 薛乐 于露 +2 位作者 金龙哲 李博 沈文进 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第4期211-218,共8页
为改善高速公路交通安全状况,以法国2018-2022年的26320条高速公路交通事故数据作为研究对象,选择3种具有代表性的算法填补数据中的缺失值,包括随机森林(RF)算法、期望最大化(EM)算法以及K最近邻(KNN)算法。并基于填补前后变量方差的变... 为改善高速公路交通安全状况,以法国2018-2022年的26320条高速公路交通事故数据作为研究对象,选择3种具有代表性的算法填补数据中的缺失值,包括随机森林(RF)算法、期望最大化(EM)算法以及K最近邻(KNN)算法。并基于填补前后变量方差的变化比较不同填补算法对数据稳定性的影响,并运用Apriori关联规则算法对完成填补的事故数据进行不同严重程度等级的高速公路事故致因分析。结果表明:经缺失值填补后,RF算法稳定性更优,相较于原始数据训练的模型准确率提高5.66%,召回率提高9.22%,F 1分数提高9.91%。客车更易引发财产损失事故的发生;摩托车在限速较低的路段易引发受伤事故,在限速较高的路段易引发死亡事故,安全设备的使用情况对事故严重程度等级有较大关系。 展开更多
关键词 随机森林(RF) APRIORI算法 缺失值 高速公路 事故致因 数据填补 关联规则
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基于遗传算法优化Apriori算法的LNG接收站隐患文本数据关联规则挖掘及预警研究
6
作者 贺叔滢 郑文培 +4 位作者 田野 龚晓凤 李宏霞 张圣柱 王旭 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第7期114-119,共6页
为解决传统的Apriori算法在参数选择上存在困难的问题,提出1种基于遗传算法优化的Apriori算法。首先,利用Apriori算法挖掘隐患数据中的潜在关联规则;然后,引入遗传算法选择最优的最小支持度和最小置信度,以克服传统Apriori算法在参数选... 为解决传统的Apriori算法在参数选择上存在困难的问题,提出1种基于遗传算法优化的Apriori算法。首先,利用Apriori算法挖掘隐患数据中的潜在关联规则;然后,引入遗传算法选择最优的最小支持度和最小置信度,以克服传统Apriori算法在参数选择上的不足;最后,结合优化后的参数重新挖掘关联规则,并给出预警建议。研究结果表明:遗传算法优化的Apriori算法平均支持度提升6.67%,平均置信度提升27.04%,平均提升度提升7.51%。同时,规则数量从65条减少到44条,有效过滤冗余信息,提高LNG接收站隐患识别的精确度和效率,并优化关联规则挖掘过程。研究结果可为LNG接收站的安全管理提供科学的预警参考和新的工具。 展开更多
关键词 LNG接收站隐患 遗传算法 APRIORI算法 关联规则 隐患预警
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基于关联规则挖掘算法的中西太平洋围网渔获物种间的共现模式
7
作者 费姣姣 吴蕴韬 +4 位作者 罗家望 滕钰秀 陈贤钰 张健 石建高 《大连海洋大学学报》 北大核心 2025年第3期463-471,共9页
为探讨不同捕捞方式对物种间共现模式的潜在影响机制,利用上海开创远洋渔业有限公司2014-2022年中西太平洋(Western and Central Pacific Ocean, WCPO)围网渔业数据,采用Apriori关联规则挖掘算法分析自由集群(free-swimming school, FSC... 为探讨不同捕捞方式对物种间共现模式的潜在影响机制,利用上海开创远洋渔业有限公司2014-2022年中西太平洋(Western and Central Pacific Ocean, WCPO)围网渔业数据,采用Apriori关联规则挖掘算法分析自由集群(free-swimming school, FSC)与漂流人工集鱼装置(drifting fish aggregating device, DFAD)集群渔获物群体中物种间的关联关系。结果表明:FSC群体中仅存在镰状真鲨(Carcharhinus falciformis, FAL)和鲣(Katsuwonus pelamis, SKJ)间1条关联规则,但该规则并未通过有效性验证;而DFAD群体中物种间的关联性更强,群体中存在9条高频出现的关联规则,涉及镰状真鲨、纺锤鰤(Elagatis bipinnulata, RRU)和细鳞圆鲹(Decapterus macarellus, MSD)等3个兼捕物种与主捕种类鲣和黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares, YFT);其中,镰状真鲨与鲣之间的强关联关系显示其在DFAD群体中的关键物种地位,纺锤鰤则与黄鳍金枪鱼呈现高度共现。研究表明,DFAD在增强物种空间聚集效应的同时,显著提升了兼捕种类与主捕种类之间的共现概率,本研究为进一步优化渔业装置设计、减少兼捕及区域生态管理提供了科学依据。 展开更多
关键词 围网 FSC DFAD 关联规则挖掘分析 APRIORI算法 共现模式
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基于T-Apriori算法的纺织品质检数据分析
8
作者 吕沿沿 薛文良 +1 位作者 魏孟媛 马颜雪 《现代纺织技术》 北大核心 2025年第6期82-89,共8页
为解决纺织品质检不合格数据在进行关联规则挖掘时计算时间较长的问题,对传统Apriori算法进行优化,提出了一种基于三元组的数据挖掘方法——T-Apriori算法。该算法的核心思想在于将数据的布尔矩阵压缩存储为三元组形式,从而有效减少存... 为解决纺织品质检不合格数据在进行关联规则挖掘时计算时间较长的问题,对传统Apriori算法进行优化,提出了一种基于三元组的数据挖掘方法——T-Apriori算法。该算法的核心思想在于将数据的布尔矩阵压缩存储为三元组形式,从而有效减少存储空间并提升计算效率。针对支持度的确定,还提出了一种更为客观的方法,即通过分析候选1项集频数区间对应的候选1项集个数的变化趋势来调整支持度阈值,以更好地适应数据特性。结果表明:与传统Apriori算法及其优化版本C-Apriori算法相比,T-Apriori算法表现出显著的性能提升,其运行时间仅为传统Apriori算法的40%。尤其在数据量较大且支持度较低的情况下,T-Apriori算法的时间下降幅度更为显著,证明其在大数据量和低支持度环境下具有更为优异的处理性能。采用T-Apriori算法后,纺织品质检数据的分析效率可得到极大提高,为质量监管和决策支持提供更加高效的数据分析工具,具有重要的实际应用价值。 展开更多
关键词 关联规则 APRIORI算法 三元组 质量检测 纺织品
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基于改进Apriori算法的地下综合管廊火灾预警技术研究
9
作者 崔涵 魏立明 《消防科学与技术》 北大核心 2025年第2期250-255,共6页
随着城市的快速发展,城市地下综合管廊得以快速建设。由于其主要用于承载城市的电、气、热等资源,因而导致火灾风险大。针对此问题,本文提出一种基于改进Apriori算法的地下综合管廊火灾预警技术。该技术以STM32单片机为主控器,并且采用... 随着城市的快速发展,城市地下综合管廊得以快速建设。由于其主要用于承载城市的电、气、热等资源,因而导致火灾风险大。针对此问题,本文提出一种基于改进Apriori算法的地下综合管廊火灾预警技术。该技术以STM32单片机为主控器,并且采用多种传感器获取管廊内数据。上位机方面采用LabView软件为用户端提供实时的数据监测画面以及报警信息显示。通过试验数据验证所提出的改进算法能够较原算法节省约60%的时间,并且其精确度可以保持在90%以上。针对不同类型火灾需要不同数据挖掘关联规则,本文以地下管廊电气线缆火灾为例,通过PyroSim软件建立火灾模型获取的火灾数据由本文所提算法进行关联规则挖掘,最后得到早期线缆火灾的3个特征,即线缆火灾的预警依据。 展开更多
关键词 综合管廊 火灾预警 关联规则 APRIORI算法 PyroSim
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基于IPC及术语多视角融合分析的技术融合态势研究
10
作者 李丹 张文惠 汪满容 《情报杂志》 北大核心 2025年第10期136-143,共8页
[研究目的]技术融合是产业打破技术知识壁垒、开拓技术发展和取得技术突破的重要途径。为观测产业发展过程中不同技术领域间的交叉与演变,构建一种专利信息多视角融合挖掘的技术融合态势分析方法。[研究方法]首先,针对目标专利数据集以... [研究目的]技术融合是产业打破技术知识壁垒、开拓技术发展和取得技术突破的重要途径。为观测产业发展过程中不同技术领域间的交叉与演变,构建一种专利信息多视角融合挖掘的技术融合态势分析方法。[研究方法]首先,针对目标专利数据集以IPC分类号共现网络聚类的方式实现专利文本的有效分类;再次,利用BERT-BIGRU-CRF深度学习模型从专利文本中精确提取出专业技术术语要素,并采用Apriori算法构造术语项集,进行技术融合识别;最后,结合技术融合强度和融合广度两个维度对技术融合程度进行评估。[研究结果/结论]基于精准化的专利技术要素识别及层次化的多视角分析方法,以生物芯片领域为例进行实证研究,验证了方法的有效性,明晰了生物芯片领域的技术融合发展态势,为未来的技术发展提供信息支撑。 展开更多
关键词 技术融合 技术术语识别 深度学习 APRIORI算法 生物芯片 专利分析
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基于数据挖掘的复杂机械产品质量关联分析方法
11
作者 武亚琪 杨晓英 +2 位作者 杨逢海 闫欢欢 李博 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期78-82,共5页
针对复杂机械产品属多零件、多工序、各零件工序质检参数之间有着复杂的关联关系,直接影响产品装配质量这一关键问题,改进设计Apriori算法,将复杂装备数据转换成三元组形式输入,挖掘各工序质检参数精度等级间的关联关系,找出精度误差传... 针对复杂机械产品属多零件、多工序、各零件工序质检参数之间有着复杂的关联关系,直接影响产品装配质量这一关键问题,改进设计Apriori算法,将复杂装备数据转换成三元组形式输入,挖掘各工序质检参数精度等级间的关联关系,找出精度误差传递规律。通过算法对比分析和在回转结晶器产品上应用,验证了关联分析算法的有效性,对优化复杂机械产品工艺和提升工序质量提供技术支撑。 展开更多
关键词 复杂机械产品 质量分析 改进Apriori算法 FP-GROWTH算法
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基于算法融合的地铁运营致灾源传导网络构建与应用
12
作者 胡莹莹 丁小兵 +1 位作者 齐杰仪 王志诚 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第9期191-200,共10页
为探讨地铁运营事故风险链式传导机理,精准化断链防控,建立算法融合的地铁运营致灾源传导网络模型。首先,通过TF-IDF算法进行文本挖掘,结合累积分布曲线拐点法标定判断阈值,确定运营致灾源;其次,通过R语言可视化确定Apriori算法的最优阈... 为探讨地铁运营事故风险链式传导机理,精准化断链防控,建立算法融合的地铁运营致灾源传导网络模型。首先,通过TF-IDF算法进行文本挖掘,结合累积分布曲线拐点法标定判断阈值,确定运营致灾源;其次,通过R语言可视化确定Apriori算法的最优阈值,挖掘致灾源间强关联规则,进而构建以致灾源为节点、强关联规则为有向边的传导网络;再次,采用贝叶斯网络推估致灾源二元组间传导概率,从人员伤亡、列车延误和设施损坏维度量化致灾度,构建以致灾频率与灾害度二者函数表征为权重的有向赋权致灾源传导网络。最后,以调度日志数据实证分析表明:构建的网络模型综合评价指标Fi达90.1%,具有较高适用性,可准确挖掘致灾源间传导关系,揭示风险演化路径,关键节点断链防控,可降低5.52%系统灾害度,实现15.12万元年度风险效益。为地铁运营安全管理从被动响应向主动预防转型提供理论基础和技术支持。 展开更多
关键词 地铁运营安全 风险链 文本挖掘 Apriori算法与贝叶斯网络融合 风险控制
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基于Apriori算法的煤矿设备控制失败风险挖掘及定位分析
13
作者 郝选平 李凌宇 张旭锋 《中国矿业》 北大核心 2025年第S1期216-220,共5页
煤矿井下作业环境复杂,设备多样,人员管理存在问题,导致设备控制失败率高,制约安全生产与运营。本研究聚焦于煤矿设备控制失败环节的精准定位,力求找出导致设备控制失败的关键风险因素。本文首先分析了某煤矿井下各系统,以及所对应的设... 煤矿井下作业环境复杂,设备多样,人员管理存在问题,导致设备控制失败率高,制约安全生产与运营。本研究聚焦于煤矿设备控制失败环节的精准定位,力求找出导致设备控制失败的关键风险因素。本文首先分析了某煤矿井下各系统,以及所对应的设备和对应的场景,然后采集神东某煤矿2021—2024年7385组设备控制失败数据,经数据清洗等预处理后,运用Apriori算法挖掘关联规则,并设置支持度、置信度、提升度阈值筛选强关联规则。研究发现“详细地点_风机配电点”与“设备名称_生产移变”组合场景风险高,叠加部分因素失败概率极高,特定操作流程或权限设置可能存在隐患。建议优化硬件联动逻辑,规范操作流程,强化人员培训与监控。 展开更多
关键词 煤矿 设备控制 失败率 APRIORI算法 风险
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居家医疗参与者满意度影响因素关联分析
14
作者 冯鸽 刘文恒 《中国卫生事业管理》 北大核心 2025年第2期155-161,共7页
目的:从服务需求方老年患者群体和提供方医护人员的角度出发,梳理两类参与者的个人特征及居家医疗满意度影响因素特征,挖掘不同类型居家医疗参与者的满意度影响因素的关联规则。方法:对具有居家医疗经历的患者和医护人员进行问卷调查,... 目的:从服务需求方老年患者群体和提供方医护人员的角度出发,梳理两类参与者的个人特征及居家医疗满意度影响因素特征,挖掘不同类型居家医疗参与者的满意度影响因素的关联规则。方法:对具有居家医疗经历的患者和医护人员进行问卷调查,并采用Apriori算法对问卷调查数据进行关联规则分析。结果:对病患而言,慢病患者重视与上门医护人员的熟悉度;非慢病患者或对服务质量要求高的患者更偏好高级别医疗机构提供的服务;绝大多数患者认为居家医疗法律的规范化重要程度很高,并且希望能获得高质量的医疗服务等;对上门医护人员而言,服务时间段重要性与出行方式重要性呈正相关,且工作年限较久的或高级别医疗机构的医护人员认为上门服务的时间范围对居家医疗满意度的影响较大。结论:医疗机构提供个性化的居家医疗服务,加强相关人员培训,保证居家医疗服务质量;医疗机构引入排班管理系统,合理安排上门医护人员的服务时间段和出行方式;政府部门应考虑向低收入人群提供居家医疗补贴,以减轻低收入老年群体的医疗负担;应出台扶持政策,激励高级别医院医护人员投身居家医疗服务;不断完善相关法律法规,确保居家医疗服务的安全与质量。 展开更多
关键词 居家医疗 关联规则挖掘 APRIORI算法 满意度
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基于数据驱动的动车组行车故障处置与后续影响因素关联规则研究
15
作者 韩子威 朱建生 +2 位作者 王辉 詹珂昕 李超旭 《铁道学报》 北大核心 2025年第5期31-38,共8页
针对动车组行车故障处置与后续影响因素间的关联性,提出一种随机森林-BP神经网络-Apriori关联规则挖掘模型。将故障处置与后续影响因素划分为4个维度并界定了故障等级。采用随机森林算法进行重要度排序,并选出前10个特征,通过BP神经网... 针对动车组行车故障处置与后续影响因素间的关联性,提出一种随机森林-BP神经网络-Apriori关联规则挖掘模型。将故障处置与后续影响因素划分为4个维度并界定了故障等级。采用随机森林算法进行重要度排序,并选出前10个特征,通过BP神经网络确定权重,确保各因素在关联分析中的贡献度。利用Apriori算法挖掘关联规则,共得到111条关联规则,通过分析高加权支持率及高置信度的规则,揭示影响动车组行车故障的关键因素及其相互间的联系,为优化故障预防策略、提升运营安全提供科学依据。 展开更多
关键词 动车组故障 随机森林 BP神经网络 APRIORI算法 关联规则
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煤矿胶带转载点粉尘浓度异常溯源算法研究
16
作者 陈美竹 《矿业安全与环保》 北大核心 2025年第4期180-186,共7页
煤矿胶带转载点虽通过布设传感器和降尘设备初步实现了对粉尘的监测和控制,但当区域粉尘浓度异常时,异常原因的排查仍高度依赖人工经验,存在响应滞后问题。为实现对粉尘浓度异常原因的远程、快速、准确定位,提出了一种融合有序约束Apri... 煤矿胶带转载点虽通过布设传感器和降尘设备初步实现了对粉尘的监测和控制,但当区域粉尘浓度异常时,异常原因的排查仍高度依赖人工经验,存在响应滞后问题。为实现对粉尘浓度异常原因的远程、快速、准确定位,提出了一种融合有序约束Apriori算法与溯源树机制的粉尘浓度异常溯源算法。基于区域防尘设备的布设情况,利用有序约束Apriori算法挖掘异常关联规则,生成带优先级的异常原因表;结合粉尘浓度动态阈值与瞬时阈值设定溯源触发条件,构建集成回溯标记与节点权重的多层级溯源树;当满足触发条件时,采用基于回溯标记与节点优先级的深度优先搜索算法快速定位异常原因。实验结果表明:在矿井胶带转载点场景下,该算法能有效识别粉尘浓度异常的高频诱因(如喷雾装置故障),溯源准确率为96.96%。 展开更多
关键词 粉尘防治 煤矿胶带转载点 溯源树 APRIORI算法 深度优先搜索 软件开发
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基于内-外因理论和Apriori算法的动火作业事故分析 被引量：8
17
作者 国汉君 江益 +4 位作者 姚勇征 曹海滨 唐珂 刘伟 康荣学 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期101-109,共9页
为研究动火作业事故致因及其相互作用,采用Apriori关联规则算法和内-外因理论相结合的方法,对2013-2023年100起动火作业事故致因进行深入分析。根据内-外因事故致因理论,从作业人员、设备设施、作业场所和作业管理4个方面对事故原因进... 为研究动火作业事故致因及其相互作用,采用Apriori关联规则算法和内-外因理论相结合的方法,对2013-2023年100起动火作业事故致因进行深入分析。根据内-外因事故致因理论,从作业人员、设备设施、作业场所和作业管理4个方面对事故原因进行分类,分析不同事故原因的发生频数,构建动火作业事故致因因素集;采用Apriori算法挖掘事故致因间的关联关系,对强关联规则进行具体分析。研究结果表明:作业前检查不到位、安全教育培训不到位、安全主体责任落实不到位等是导致动火作业事故发生的关键致因因素,在此基础上提出针对动火作业安全的预防措施,并构建动火作业安全管控策略。研究结果可为揭示动火作业事故预防的关键点,减少动火作业事故的发生提供参考。 展开更多
关键词 动火作业 APRIORI算法 致因因素 事故预防
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基于Apriori算法的煤矿安全事故分析 被引量：9
18
作者 景国勋 秦洪利 蒋方 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2313-2320,共8页
为分析煤矿事故报告中的危险致因因素,统计分析了2018—2022年全国煤矿事故报告数据,采用Apriori关联规则算法,并利用Gephi进行关联规则可视化,探究各个致因之间的复杂关系。首先对数据进行预处理,计算词频-逆向文件频率(Term Frequency... 为分析煤矿事故报告中的危险致因因素,统计分析了2018—2022年全国煤矿事故报告数据,采用Apriori关联规则算法,并利用Gephi进行关联规则可视化,探究各个致因之间的复杂关系。首先对数据进行预处理,计算词频-逆向文件频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF),提取了78个煤矿事故致因因素,其中人因层包括31个因素,设备层包括9个因素,管理层包括31个因素,环境层包括7个因素;然后,经过关联规则挖掘算法,得到了585条关联规则,绘制了其支持度、置信度和提升度的散点图;最后,根据Gephi生成的事故致因复杂网络图,分别分析了高支持度、高置信度和高提升度关联规则致因因素。结果表明:基于Apriori算法的煤矿事故致因分析,得到了人因层、管理层、设备层和环境层4个方面的关键致因因素;对煤矿关键致因因素进行直观、多视图的展现,有助于提高煤矿安全管理水平。 展开更多
关键词 安全工程 煤矿事故 事故原因 APRIORI算法 复杂网络图
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基于关联规则的中医药知识发现——以肺病医案为例 被引量：5
19
作者 马捷 王馨梓 何美慧 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2024年第3期34-46,共13页
[目的/意义]中医医案作为重要的医疗资源含有大量的数据与信息,深度挖掘中医医案,围绕医案内容进行知识发现,有利于隐性知识的发掘,提高中医临床诊疗的效率与医疗服务的精准性。[方法/过程]以实地肺病医案为数据源,基于统计分析与关联... [目的/意义]中医医案作为重要的医疗资源含有大量的数据与信息,深度挖掘中医医案,围绕医案内容进行知识发现,有利于隐性知识的发掘,提高中医临床诊疗的效率与医疗服务的精准性。[方法/过程]以实地肺病医案为数据源,基于统计分析与关联规则的方法对中医医案内容进行挖掘,以咳嗽为主证为出发点,挖掘相关中医用药规律与临床症状以及症—药规律,探究关联规则分析在中医药知识发现方面的创新应用。[结果/结论]本地治疗咳嗽的高频药物包括炙甘草、杏仁、半夏、川贝母、茯苓、陈皮等,舌诊症状以苔薄白、苔薄黄、舌红、舌暗红、有齿印等为常见。基于Apriori算法的关联规则分析显示常见的药物配伍为丹参,桔梗—炙甘草、柴胡,桔梗—炙甘草、前胡,枳壳—桔梗等;舌诊症状以薄淡黄—舌暗红、有齿印—舌暗红、苔薄腻淡黄—有齿印等组合为强关联组合,苔薄淡黄—舌暗红症状组合的强关联药物有桔梗、炙甘草、丹参、白前等。咳嗽患者的类型有外感咳嗽与内伤咳嗽,涉及风热证、痰湿证、阴虚证、肺气虚证、痰热壅肺证等证型。 展开更多
关键词 关联规则 知识发现 APRIORI算法 中医医案 用药规律
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谱聚类和Apriori算法在建筑坍塌事故致因组合分析中的应用 被引量：4
20
作者 李珏 蒋敏 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期617-625,共9页
建筑坍塌事故是人员伤亡和经济损失较大的事故类型之一。为探究建筑坍塌事故不同致因之间的关联和相互依存关系,首先,选取国内2015—2020年231份建筑坍塌事故报告作为研究对象,借助R语言平台进行文本挖掘,得到43个致因。其次,运用Pytho... 建筑坍塌事故是人员伤亡和经济损失较大的事故类型之一。为探究建筑坍塌事故不同致因之间的关联和相互依存关系,首先,选取国内2015—2020年231份建筑坍塌事故报告作为研究对象,借助R语言平台进行文本挖掘,得到43个致因。其次,运用Python进行谱聚类,根据致因之间的关联强度对其进行聚类。最后,利用关联规则挖掘Apriori算法确定建筑坍塌事故致因之间的关键关联组合。结果表明,43个事故致因可分为5类,在每一个簇类中确定了最关键的致因组合,并提出了针对性的预防措施,为坍塌事故的预防和控制提供一种新的思路。 展开更多
关键词 安全社会工程 建筑施工 坍塌事故 文本挖掘 谱聚类 APRIORI算法
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