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利用模糊关联规则挖掘和遗传算法的工业产品设计优化方法
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作者 张晴 李丛 高广银 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期207-218,共12页
在工业产品开发流程的初始阶段,需要处理大量的多维度工业数据。然而,这个过程中的复杂性和不确定性容易导致模糊前端(FFE)问题,增加产品设计的难度。为解决这一问题,避免产品设计中的缺陷,提出一种多层人工智能产品设计方法,该方法结... 在工业产品开发流程的初始阶段,需要处理大量的多维度工业数据。然而,这个过程中的复杂性和不确定性容易导致模糊前端(FFE)问题,增加产品设计的难度。为解决这一问题,避免产品设计中的缺陷,提出一种多层人工智能产品设计方法,该方法结合了多层人工智能技术:大数据分析、基于递归关联规则的模糊推理系统(RAFIS)以及Mamdani模糊推理系统。所提出的方法通过将模糊关联规则挖掘(FARM)和遗传算法(GA)纳入RAFIS,以缩小客户属性和设计参数之间的差距。首先,在FFE阶段,组织数据收集和管理,然后将数据集输入FARM和GA以获取最佳模糊规则和隶属函数。随后,利用这些结果建立用于定制产品设计特征的Mamdani模糊推理系统。通过优化Mamdani推理系统中的参数(包括隶属函数的类型、分区和范围),实现产品定制设计。实验以电动滑板车为例进行应用分析,并采用模糊综合评价方法评估设计方案。结果表明两种设计方案均获得较高满意度,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 人工智能 产品设计 模糊关联规则挖掘 遗传算法 大数据分析
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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
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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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直觉模糊关联规则挖掘及算法研究 被引量:1
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作者 樊雷 雷英杰 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第5期1184-1187,共4页
针对关联规则挖掘中连续属性离散化时的"尖锐边界"问题,提出了一种用直觉模糊集合理论来改进关联规则挖掘的方法,定义了直觉模糊非支持度和非置信度的概念,阐述了"支持度-非支持度-置信度-非置信度"的关联规则挖掘... 针对关联规则挖掘中连续属性离散化时的"尖锐边界"问题,提出了一种用直觉模糊集合理论来改进关联规则挖掘的方法,定义了直觉模糊非支持度和非置信度的概念,阐述了"支持度-非支持度-置信度-非置信度"的关联规则挖掘度量机制。描述了直觉模糊关联规则挖掘的基本原理和算法,并给出了算法的基本步骤,最后用实例验证了此算法的有效性。 展开更多
关键词 数据挖掘 直觉模糊 频繁项目集 支持度 置信度 直觉模糊关联规则 直觉模糊关联规则挖掘算法
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基于关联规则挖掘的城市灾害链智能构建研究
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作者 赵甜甜 郭海湘 +2 位作者 吴祈 吴阳 刘博 《灾害学》 北大核心 2025年第4期150-156,共7页
自然灾害链的复杂性和跨域扩散特征对城市应急管理提出严峻挑战。为揭示灾害链传导机理并实现其智能生成,该文结合现有灾害分析理论,构建适用于灾害链分析的理论模型,通过改进Apriori算法,引入显性存储机制表达灾害演化时序关系,改善了... 自然灾害链的复杂性和跨域扩散特征对城市应急管理提出严峻挑战。为揭示灾害链传导机理并实现其智能生成,该文结合现有灾害分析理论,构建适用于灾害链分析的理论模型,通过改进Apriori算法,引入显性存储机制表达灾害演化时序关系,改善了传统关联规则挖掘中因果倒置问题,并结合本体映射技术实现跨城市群灾害链知识的语义对齐与动态补充,形成“数据驱动-规则挖掘-知识融合”的灾害链智能生成框架。基于长江中游城市群的验证表明,模型能识别区域特异性传导路径,揭示承灾体状态演变对灾害链扩展的核心驱动作用。以期为灾害风险精准防控、城市精细化治理提供了相关政策建议和解决方案。 展开更多
关键词 城市灾害链 关联规则挖掘 APRIORI算法 本体映射
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改进的模糊关联规则及其挖掘算法 被引量:8
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作者 刘帅 杨英杰 +1 位作者 常德显 邱卫 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第4期942-946,共5页
针对现有网络事件的关联规则未考虑到事件发生频度,导致不能完整准确反映事件关联关系的问题,采用模糊理论将事件发生频度引入到关联规则中,定义网络事件之间改进的模糊关联规则;在传统遗传算法的基础上,引入并改进兴趣度和相似度的概念... 针对现有网络事件的关联规则未考虑到事件发生频度,导致不能完整准确反映事件关联关系的问题,采用模糊理论将事件发生频度引入到关联规则中,定义网络事件之间改进的模糊关联规则;在传统遗传算法的基础上,引入并改进兴趣度和相似度的概念,采用小生境技术调整适应度函数,提出一种基于改进模糊遗传算法的网络关联规则挖掘方法。实验结果表明,改进的模糊关联规则显著拓宽了关联规则的内涵及其挖掘范围,降低了关联规则冗余度;所提挖掘方法具有一定效率优势。 展开更多
关键词 关联规则 数据挖掘 模糊关联规则 模糊逻辑 遗传算法
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模糊关联规则及挖掘算法 被引量:10
6
作者 程继华 施鹏飞 郭建生 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 1999年第4期270-274,共5页
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. 展开更多
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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模糊关联规则的并行挖掘算法 被引量:6
7
作者 陆建江 徐宝文 +1 位作者 邹晓峰 康达周 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期165-170,共6页
介绍了模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,提出了模糊关联规则的并行挖掘算法.并行挖掘算法采用并行的模糊c 均值算法将数量型属性划分成若干个模糊集,并借助模糊集软化属性的划分边界.用改进布尔型关联规则的并行挖掘算法来发... 介绍了模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,提出了模糊关联规则的并行挖掘算法.并行挖掘算法采用并行的模糊c 均值算法将数量型属性划分成若干个模糊集,并借助模糊集软化属性的划分边界.用改进布尔型关联规则的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.在分布式互连的PC/工作站环境下进行性能分析,结果表明并行的挖掘算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能. 展开更多
关键词 数据挖掘 数量型属性 模糊聚类 关联规则 并行
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一种新的模糊加权关联规则挖掘算法 被引量:5
8
作者 杜北 李伟华 史豪斌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第20期218-220,共3页
为了提高关联规则挖掘算法处理大数据集的性能,提出一种新的模糊加权关联规则挖掘算法——FWAR算法。通过建立模糊加权关联规则模型生成候选项目集,并进行剪枝,新建的模型按权值对项目进行排序,符合向下封闭性,并解决了已有挖掘算法计... 为了提高关联规则挖掘算法处理大数据集的性能,提出一种新的模糊加权关联规则挖掘算法——FWAR算法。通过建立模糊加权关联规则模型生成候选项目集,并进行剪枝,新建的模型按权值对项目进行排序,符合向下封闭性,并解决了已有挖掘算法计算量大的问题。仿真结果证明通过该算法得到解的质量和计算速度有显著的提高。 展开更多
关键词 数据挖掘 模糊加权关联规则 FWAR算法 向下封闭性
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基于多变异粒子群优化算法的模糊关联规则挖掘 被引量:12
9
作者 王飞 缑锦 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第5期217-223,共7页
针对事务数据库中连续型数值较难划分及粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出一种用多变异粒子群优化算法进行模糊关联规则提取的框架,即先对连续型数值进行模糊区间划分,再通过多变异粒子群优化算法对划分结果进行模糊关联规则挖... 针对事务数据库中连续型数值较难划分及粒子群优化算法易陷入局部最优的问题,提出一种用多变异粒子群优化算法进行模糊关联规则提取的框架,即先对连续型数值进行模糊区间划分,再通过多变异粒子群优化算法对划分结果进行模糊关联规则挖掘。分别对模糊划分方法和多变异粒子群优化算法的相关参数及框架等进行说明。在多组实验中进行比较分析,结果表明了该方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 数据挖掘 粒子群优化 变异算子 多变异算子 关联规则 模糊规则
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基于主从架构和GA的模糊关联规则挖掘算法 被引量:9
10
作者 侯燕 刘辛 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第2期276-282,共7页
针对关联规则挖掘中适应度评估非常耗时的问题,提出了一种基于主–从架构结合遗传算法(GA)的模糊关联规则挖掘算法。首先,主处理器借助遗传算法为从处理器分配适应度评估任务,并收集来自从处理器的结果;然后,主处理器和从处理器协作挖... 针对关联规则挖掘中适应度评估非常耗时的问题,提出了一种基于主–从架构结合遗传算法(GA)的模糊关联规则挖掘算法。首先,主处理器借助遗传算法为从处理器分配适应度评估任务,并收集来自从处理器的结果;然后,主处理器和从处理器协作挖掘一组合适的隶属函数;最后,主处理器使用找到的隶属函数集挖掘模糊关联规则。分析表明,该算法明显降低了适应度评估复杂度,当代数很大时,该算法加速可接近线性。实验结果表明,当有事务I/O时,该算法处理事务的加速性能可比传统的基于GA的并行算法提升19.1%,比基于累积概率分布的多级模糊关联规则算法提升30.6%。 展开更多
关键词 关联规则挖掘 模糊 遗传算法 并行处理 主-从架构 适应度评估
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模糊关联规则的挖掘算法 被引量:7
11
作者 高雅 马琳 戴齐 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期26-29,共4页
为了提高模糊关联规则挖掘的效率,定义了冗余模糊关联规则,并分析了强模糊关联规则的冗余性质,提出了通过删除冗余模糊关联规则提高挖掘效率的新算法.此外,针对利用支持度和蕴涵度定义的强模糊关联规则挖掘问题,将删除冗余模糊关联规则... 为了提高模糊关联规则挖掘的效率,定义了冗余模糊关联规则,并分析了强模糊关联规则的冗余性质,提出了通过删除冗余模糊关联规则提高挖掘效率的新算法.此外,针对利用支持度和蕴涵度定义的强模糊关联规则挖掘问题,将删除冗余模糊关联规则和不删除冗余模糊关联规则的计算结果与实验结果进行了比较.结果表明,当数据库中项目数较多时,删除冗余模糊关联规则能提高挖掘效率. 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 模糊蕴涵
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关联规则中基于模糊遗传算法的研究与改进挖掘技术 被引量:6
12
作者 张军 刘文杰 《现代电子技术》 北大核心 2017年第14期23-25,29,共4页
网络数据通常以爆炸式的聚集形式出现,导致曾提出的关联规则挖掘方法挖掘性能不好。基于上述原因,提出一种关联规则中基于模糊遗传算法的挖掘方法,此方法通过构建挖掘模型,将关联规则与模糊遗传算法融合在一起,进而给出待挖掘数据的适... 网络数据通常以爆炸式的聚集形式出现,导致曾提出的关联规则挖掘方法挖掘性能不好。基于上述原因,提出一种关联规则中基于模糊遗传算法的挖掘方法,此方法通过构建挖掘模型,将关联规则与模糊遗传算法融合在一起,进而给出待挖掘数据的适应度函数,并使用阈值对其进行限制。模糊遗传算法将对适应度函数进行交叉分配和编译分配,以改进方法的隶属度线性状态,获取更为有效的挖掘结果。实验结果表明,改进后的方法挖掘稳定性较强,挖掘精度较高,且挖掘时间较少。 展开更多
关键词 关联规则 模糊遗传算法 挖掘技术 挖掘精度
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一种飞行数据的模糊关联规则挖掘算法 被引量:1
13
作者 梁建海 潘泉 +1 位作者 黄鹤 杨峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期3315-3317,3323,共4页
提出利用模糊属性集和关联规则的支持度获得高效率的关联规则增量更新挖掘的方法。首先对输入数据集进行模糊离散化,确定相应的模糊属性集,模糊支持数和各属性原先的模糊聚类中心;然后检查是否满足最小支持度条件,将其添加到更新后的模... 提出利用模糊属性集和关联规则的支持度获得高效率的关联规则增量更新挖掘的方法。首先对输入数据集进行模糊离散化,确定相应的模糊属性集,模糊支持数和各属性原先的模糊聚类中心;然后检查是否满足最小支持度条件,将其添加到更新后的模糊频繁属性集集合中;最后比较模糊频繁属性集和负边界的变化,得到最终更新后的模糊频繁属性集和相应的关联规则。采用实际飞行数据验证了该算法可以避免反复和多层扫描数据库的时间消耗问题,模糊关联规则挖掘算法可以高效和准确提取增量关联规则。 展开更多
关键词 关联规则挖掘 增量更新 模糊属性集 支持度 聚类
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基于中智模糊关联规则生成的大数据挖掘分析算法 被引量:9
14
作者 梁凡 赵丽 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第10期285-292,298,共9页
关联规则挖掘作为一种大数据挖掘方法,被用于确定不同项目间存在的内在联系,并以大于某一阈值作为评判不同项间存在关联的依据。传统关联规则挖掘方法仅能建立不同项间的布尔型关联规则,存在硬化数据“尖锐边界”问题导致关联规则挖掘... 关联规则挖掘作为一种大数据挖掘方法,被用于确定不同项目间存在的内在联系,并以大于某一阈值作为评判不同项间存在关联的依据。传统关联规则挖掘方法仅能建立不同项间的布尔型关联规则,存在硬化数据“尖锐边界”问题导致关联规则挖掘性能下降的缺点。为克服经典数据挖掘算法的这一缺陷,提出一种新型中智关联规则挖掘算法。基于专家知识对语言学术语进行量化预处理,得到不同指标的量化数据资料库;基于关联规则支持度定义计算不同指标项集合的支持度;通过考虑不同项间的隶属度、不确定度和非隶属度函数生成关联规则。将该中智挖掘算法与模糊挖掘算法进行对比,结果表明,该算法能够增加生成关联规则数量,有助于提高数据挖掘的准确性。 展开更多
关键词 大数据 数据挖掘 中智关联规则生成 模糊化理论 隶属度函数
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多层次模糊关联规则挖掘算法 被引量:1
15
作者 崔新春 韩莉莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第10期187-189,共3页
该文将模糊技术和概念分层应用到关联规则的挖掘中,提出了多层次模糊关联规则挖掘算法。并且以Food-Mark2000数据库为实验对象,对该算法的性能进行分析,实验结果表明该算法具有较好的执行效率和较好的可扩展性,适合于对大型数据库进行... 该文将模糊技术和概念分层应用到关联规则的挖掘中,提出了多层次模糊关联规则挖掘算法。并且以Food-Mark2000数据库为实验对象,对该算法的性能进行分析,实验结果表明该算法具有较好的执行效率和较好的可扩展性,适合于对大型数据库进行挖掘。 展开更多
关键词 数据挖掘 多层次模糊关联规则
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应用模糊本体的广义关联规则挖掘算法
16
作者 吕刚 王昆仑 郑诚 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期105-107,121,共4页
模糊集与本体结合的数据挖掘方法得到了广泛的关注。为了丰富数据挖掘效果以及数据挖掘得出的规则的完整性,本文在模糊本体的挖掘算法基础上,提出了模糊本体中叶子结点的相似度定义以及不同语义层次所含项目集的数目定义多重最小支持度... 模糊集与本体结合的数据挖掘方法得到了广泛的关注。为了丰富数据挖掘效果以及数据挖掘得出的规则的完整性,本文在模糊本体的挖掘算法基础上,提出了模糊本体中叶子结点的相似度定义以及不同语义层次所含项目集的数目定义多重最小支持度,提出了基于模糊本体的广义关联规则算法。对比实验证明,基于模糊本体的广义关联规则算法的挖掘具有更强的可读性,获得的语义关联规则更加丰富,促进了在广义关联规则挖掘过程中使概念泛化更加合理,提高了算法效率。 展开更多
关键词 数据挖掘 模糊本体 关联规则 多重最小支持度
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基于前缀树的模糊关联规则挖掘算法 被引量:3
17
作者 程江 易云飞 +1 位作者 林建辉 余启港 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期68-69,72,共3页
针对布尔型关联规则不能表达挖掘对象中模糊信息的关联性,给出一系列有关模糊关联规则的定义,并提出一种基于前缀树的模糊关联规则挖掘算法。通过构造前缀树来压缩存储模糊模式候选集和频繁集,有效地节约了内存开销,且只需扫描数据库2... 针对布尔型关联规则不能表达挖掘对象中模糊信息的关联性,给出一系列有关模糊关联规则的定义,并提出一种基于前缀树的模糊关联规则挖掘算法。通过构造前缀树来压缩存储模糊模式候选集和频繁集,有效地节约了内存开销,且只需扫描数据库2遍。实验结果表明,该算法是有效的。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 前缀树 模糊模式
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模糊关联规则及其挖掘算法 被引量:3
18
作者 刘耀和 胡宝清 《应用科学学报》 CAS CSCD 2003年第4期373-376,共4页
通过定义模糊事务数据库,用模糊概念表示事务数据之间的关联关系,提出并定义了模糊关联规则的概念,研究了模糊关联的性质,并给出了一种模糊关联规则的数据挖掘算法.
关键词 模糊关联规则 数据挖掘 模糊 数据库 算法
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基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘 被引量:10
19
作者 陈通 樊蓓蓓 陈东萍 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1875-1886,共12页
针对传统模糊关联规则挖掘方法在原始决策表和挖掘算法方面的不足,提出基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘方法。原始决策表方面,传统模糊关联规则挖掘在表达决策者犹豫程度及自然语言多维度属性方面存在不足,故采用直觉模糊... 针对传统模糊关联规则挖掘方法在原始决策表和挖掘算法方面的不足,提出基于双重模糊模拟的直觉模糊向量关联规则挖掘方法。原始决策表方面,传统模糊关联规则挖掘在表达决策者犹豫程度及自然语言多维度属性方面存在不足,故采用直觉模糊集组成的直觉模糊向量作为基本元素构建原始决策表。考虑决策者惯用自然语言的特点,引入双重模糊思想对传统直觉模糊集进行改进,并采用模糊集表达犹豫度。挖掘算法方面,直觉模糊向量关联规则挖掘存在两个难点,一是由于原始决策表的基本元素为向量,维度较大,导致挖掘效率低;二是现有挖掘算法中使用规则支持度和置信度,无法集成直觉模糊集中决策者的犹豫度。由此,提出了双层关联规则挖掘方法框架。底层关联规则挖掘方法为顶层关联规则挖掘提供内部关联规则,通过两次关联规则挖掘降低原始决策表的维度。引入双重模糊向量表达直觉模糊集的犹豫度,以双重模糊变量的期望值估算关联规则的支持度,在关联规则挖掘过程集成了犹豫度。以裸眼3D片源设计与制作中画面布局的决策过程为例,验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 直觉模糊向量 关联规则挖掘 双重模糊变量 双重模糊模拟 犹豫度
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基于Apriori算法的供电公司营销数据挖掘系统设计
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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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