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基于Apriori关联规则算法提高雷达测速精度研究 被引量:1
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作者 田珂 常华俊 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2022年第4期38-43,共6页
在利用初速雷达测试弹丸炮口初速的试验中,如何选择雷达的布站地点一直依靠的是参试人员的经验,始终没有一个科学准确的方法。为了解决这一难题,选择采用Apriori关联规则算法,从大量的历史试验数据中挖掘出测试的初速数据精度很高时对... 在利用初速雷达测试弹丸炮口初速的试验中,如何选择雷达的布站地点一直依靠的是参试人员的经验,始终没有一个科学准确的方法。为了解决这一难题,选择采用Apriori关联规则算法,从大量的历史试验数据中挖掘出测试的初速数据精度很高时对应的雷达布站地点。将雷达的布站地点作为关联规则的左规则、测速精度作为关联规则的右规则,利用Apriori算法就能挖掘出满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的强规则,为确定雷达布站地点提供重要依据。通过测试数据进行验证,实验结果表明,根据挖掘出的强规则进行雷达布站,测试出的弹丸初速精度明显提升,表明该方法有效提升了初速雷达的测速精度。 展开更多
关键词 初速雷达 雷达布站 apriori关联规则 最小支持度阈值 最小置信度阈值 测速精度
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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
2
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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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
3
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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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析
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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
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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
6
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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关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进 被引量:96
7
作者 崔贯勋 李梁 +2 位作者 王柯柯 苟光磊 邹航 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期2952-2955,共4页
经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和... 经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销;改进首次对数据库的处理方法,使得整个算法只扫描一次数据库,并由此提出了改进算法。实验结果表明,改进算法在性能上得到了明显提高。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 apriori算法 频繁项集 候选项集
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挖掘关联规则中的一种优化的Apriori算法 被引量:50
8
作者 徐章艳 张师超 +2 位作者 区玉明 卢景丽 刘美玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第19期83-84,87,共3页
对文献[1]中给出的算法以及Apriori算法的思想和性能进行了分析,提出一种优化的Apriori算法,该算法较文献[1]的算法更优。
关键词 关联规则 apriori算法 算法效率
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挖掘关联规则中Apriori算法的研究 被引量:145
9
作者 陆丽娜 陈亚萍 +1 位作者 魏恒义 杨麦顺 《小型微型计算机系统》 EI CSCD 北大核心 2000年第9期940-943,共4页
文章是基于大型销售数据库研究了关联规则挖掘问题 .分析和探讨了 Apriori算法 ,并给出了该算法的实现思想 。
关键词 数据挖掘 关联规则 apriori算法 数据库
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基于Apriori算法的船舶交通事故关联规则分析 被引量:29
10
作者 黄常海 高德毅 +2 位作者 胡甚平 耿鹤军 彭宇 《上海海事大学学报》 北大核心 2014年第3期18-22,共5页
为有效分析船舶交通事故的潜在因果关系,预防和控制事故的发生,采用关联规则方法对相关数据进行有效挖掘,制定船舶交通事故关联规则挖掘流程,建立船舶交通事故关联规则分析模型.基于Apriori算法对船舶交通事故数据进行关联规则分析,挖... 为有效分析船舶交通事故的潜在因果关系,预防和控制事故的发生,采用关联规则方法对相关数据进行有效挖掘,制定船舶交通事故关联规则挖掘流程,建立船舶交通事故关联规则分析模型.基于Apriori算法对船舶交通事故数据进行关联规则分析,挖掘事故间的强关联规则.对所挖掘出的强关联规则进行分析,发现事故致因因素间的潜在关系,并提出事故防范对策以保障海上交通安全. 展开更多
关键词 船舶交通事故 数据挖掘 apriori算法 关联规则 海上交通安全
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关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进 被引量:120
11
作者 刘华婷 郭仁祥 姜浩 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第1期146-149,共4页
关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。对Apriori算法的原理及效率进行分析,... 关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点。对Apriori算法的原理及效率进行分析,指出了一些不足,并且提出了改进的Apriori_LB算法。该算法基于新的数据结构,改进了产生候选项集的连接方法。在详细阐述了Apriori_LB算法后,对Apriori算法和Apriori_LB算法进行了分析和比较,实验结果表明改进的Apriori_LB算法优于Apriori算法,特别是对最小支持度较小或者项数较少的事务数据库进行挖掘时,效果更加显著。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 频繁项集 apriori算法
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数据挖掘中关联规则的一种高效Apriori算法 被引量:29
12
作者 李清峰 杨路明 +1 位作者 张晓峰 龙艳军 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2004年第12期84-86,共3页
在数据挖掘中关联规则的频繁项集计算时 ,通过一种改进的Apriori算法 ,即用升序替代原来的按字母次序对项集进行排序 ,可大大精简候选频繁集 ,而且能保持频繁集的完整性 ,减少计算开销。
关键词 数据挖掘 关联规则 数据库 频繁项集 apriori算法
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基于Apriori的有效关联规则挖掘算法的研究 被引量:38
13
作者 张梅峰 张建伟 +1 位作者 张新敬 娄淑琴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第19期196-198,共3页
通过对Apriori算法进行的分析与研究,发现其在实用中存在两个主要问题:生成的关联规则具有相当大的冗余性;有可能挖掘出一条支持度和置信度均很高,但却是无趣的、甚至是虚假的关联规则,且不能产生带有否定项的规则。鉴于此,该文给出了... 通过对Apriori算法进行的分析与研究,发现其在实用中存在两个主要问题:生成的关联规则具有相当大的冗余性;有可能挖掘出一条支持度和置信度均很高,但却是无趣的、甚至是虚假的关联规则,且不能产生带有否定项的规则。鉴于此,该文给出了关联规则的两个性质和引入兴趣度的第三个度量———相关支持度,设计了挖掘出有效关联规则算法,较好地解决了上述问题。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 apriori 兴趣度
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关联规则挖掘算法Apriori的研究改进 被引量:33
14
作者 周发超 王志坚 +1 位作者 叶枫 邓玲玲 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第9期1075-1083,共9页
在关联规则挖掘领域有很多算法,其中最经典的是Apriori算法,该算法可找出所有的频繁项集,并发现项目间的关联关系,但是执行效率却很低。针对经典Apriori算法中存在的I/O过重,产生频繁项集,计算量过大等问题,提出了一种Apriori的改进方案... 在关联规则挖掘领域有很多算法,其中最经典的是Apriori算法,该算法可找出所有的频繁项集,并发现项目间的关联关系,但是执行效率却很低。针对经典Apriori算法中存在的I/O过重,产生频繁项集,计算量过大等问题,提出了一种Apriori的改进方案I_Apriori,通过减少扫描数据库次数,降低候选项集计算复杂度以及减少预剪枝步骤计算量等途径提高了算法的执行效率。对比分析了Apriori和I_Apriori算法,I_Apriori算法计算复杂度更低,同时进行了对比实验,结果表明相比于Apriori算法,I_Apriori算法执行效率更高。 展开更多
关键词 关联规则 apriori I_apriori 复杂度 效率
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基于概念格和Apriori的关联规则挖掘算法分析 被引量:8
15
作者 王德兴 胡学钢 +1 位作者 刘晓平 王浩 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期699-702,共4页
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,因而适用于从数据库中挖掘规则的问题描述;在概念格的内涵中引入等价关系并将其外延量化,得到量化概念格;利用量化概念格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获... 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,因而适用于从数据库中挖掘规则的问题描述;在概念格的内涵中引入等价关系并将其外延量化,得到量化概念格;利用量化概念格挖掘关联规则,与采用Apriori算法计算频繁项目集获取关联规则相比较,不需要计算频繁项目集,容易获得用户感兴趣的关联规则,同时减少了大量冗余的规则,提高了挖掘效率。 展开更多
关键词 关联规则 apriori算法 概念格 数据挖掘
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关联规则挖掘的Apriori算法的改进 被引量:51
16
作者 黄进 尹治本 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期76-79,共4页
提出一种将Apriori算法与散列技术和事务压缩技术相结合的改进算法,研究了散列函数的构造及其对算法效率的影响,分析了事务压缩技术的原理及其实现方法,用实例给出了原算法与改进算法的实现步骤,结果表明,新算法减小了存储空间,提高了... 提出一种将Apriori算法与散列技术和事务压缩技术相结合的改进算法,研究了散列函数的构造及其对算法效率的影响,分析了事务压缩技术的原理及其实现方法,用实例给出了原算法与改进算法的实现步骤,结果表明,新算法减小了存储空间,提高了算法的效率,并改进了数据挖掘技术的性能。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 apriori算法 散列 事务压缩 布尔
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挖掘关联规则中Apriori算法的一种改进 被引量:71
17
作者 李绪成 王保保 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第7期104-105,134,共3页
对挖掘关联规则的算法关键思想以及性能进行了研究,给出该算法的一个改进算法,该改进算法提高了原算法的性能。
关键词 关联规则 apriori算法 数据挖掘 数据库 数据项集
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基于关联规则挖掘领域的Apriori算法的优化研究 被引量:22
18
作者 吴斌 肖刚 陆佳炜 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第6期116-118,共3页
挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究课题,在挖掘数据间的关联性时具有非常重要的意义。本文在分析关联规则挖掘及Apriori算法的基础上,从压缩扫描数据集及提高剪枝效率等方面对算法进行了优化改进,从而达到了降低消耗、提高算法... 挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究课题,在挖掘数据间的关联性时具有非常重要的意义。本文在分析关联规则挖掘及Apriori算法的基础上,从压缩扫描数据集及提高剪枝效率等方面对算法进行了优化改进,从而达到了降低消耗、提高算法效率的目的。最后,通过实例对优化的Apriori算法作了详细介绍。 展开更多
关键词 关联规则 数据挖掘 apriori算法
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基于改进Apriori算法的审计日志关联规则挖掘 被引量:49
19
作者 徐开勇 龚雪容 成茂才 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第7期1847-1851,共5页
针对安全审计系统中存在的智能程度低、日志信息没有充分利用的问题,提出一个基于关联规则挖掘的安全审计系统。该系统充分利用已有审计日志,结合数据挖掘技术,建立用户及系统的行为模式数据库,做到及时发现异常情况,提高了计算机的安... 针对安全审计系统中存在的智能程度低、日志信息没有充分利用的问题,提出一个基于关联规则挖掘的安全审计系统。该系统充分利用已有审计日志,结合数据挖掘技术,建立用户及系统的行为模式数据库,做到及时发现异常情况,提高了计算机的安全性。在传统Apriori算法的基础上提出一种改进的E-Apriori算法,该算法可以缩小待扫描事务集合的范围,降低算法的时间复杂度,提高运行效率。实验结果表明基于关联规则挖掘的审计系统对攻击类型的识别能力提升在10%以上,改进的E-Apriori算法相比经典Apriori算法和FP-GROWTH算法在性能上得到了提高,特别是在大型稀疏数据集中最高达到51%。 展开更多
关键词 安全审计系统 审计日志 数据挖掘 关联规则挖掘 apriori算法
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基于Apriori算法的关联规则数据挖掘研究 被引量:34
20
作者 王培吉 赵玉琳 吕剑峰 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第23期19-21,共3页
关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题,Apriori算法是关联规则挖掘的最有影响的算法。针对Apriori算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题,文章给出了分辨矩阵、分辨向量、兴趣度、含负属性项关联规则并... 关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题,Apriori算法是关联规则挖掘的最有影响的算法。针对Apriori算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题,文章给出了分辨矩阵、分辨向量、兴趣度、含负属性项关联规则并提出了改进的Apriori算法。该算法能有效提高频繁集的产生效率和产生更为合理的关联规则。 展开更多
关键词 apriori算法 分辨矩阵 兴趣度 关联规则 数据挖掘
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