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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析
1
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算法的供电公司营销数据挖掘系统设计
2
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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基于改进Apriori算法的地下综合管廊火灾预警技术研究 被引量：1
4
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
5
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RF-Apriori算法考虑填补缺失值的高速公路事故致因分析
6
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T-Apriori算法的纺织品质检数据分析
7
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Apriori算法的煤矿设备控制失败风险挖掘及定位分析
8
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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基于数据融合及GA-BP算法的GEO高能电子通量预测
9
作者 陈建飞 方美华 +2 位作者 吴康 宋定一 王彪 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期124-132,共9页
为了提高GEO大于2 MeV电子通量提前一天的预测效率,采用基于模拟退火算法和最小二乘拟合的数据融合算法处理GOES系列卫星电子通量数据,以融合后的数据为基础建立遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)模型。模型输入参数包括太阳风速度、地磁指... 为了提高GEO大于2 MeV电子通量提前一天的预测效率,采用基于模拟退火算法和最小二乘拟合的数据融合算法处理GOES系列卫星电子通量数据,以融合后的数据为基础建立遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)模型。模型输入参数包括太阳风速度、地磁指数(包括SYM/H、Ap、AU、AE、Dst)、大于0.6 MeV电子积分通量和大于2 MeV电子积分历史通量,各参数的时间分辨率均为日均值;同时以1999-2007年的数据为训练集,使用数据融合后的GA-BP模型预测2008-2010年的电子积分通量,将预测结果与其他经典模型的预测结果进行比较。结果表明:采用模拟退火算法将位于75°W区域的卫星数据投影到135°W区域,数据误差变小,融合效果更好;大于2 MeV电子通量提前1天预测效率为0.863,最高预测效率可达0.931,优于以往很多模型的预测精度。 展开更多
关键词 geo卫星 GA-BP算法 模拟退火算法 数据融合 高能电子通量预测 深层充电
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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：10
10
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
11
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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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：5
12
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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一种Apriori算法在监狱警察心理健康调查中的应用 被引量：3
13
作者 吴萌 《兵工自动化》 北大核心 2024年第9期24-27,共4页
为从复杂数据中挖掘监狱警察心理健康状况,提出一种改进的Apriori算法进行监狱警察心理健康监测和评估,并根据狱警心理表现症状进行疏导。针对传统Apriori算法计算量大、遍历数据长的问题,对数据库集心理健康调查结果进行矩阵化处理和... 为从复杂数据中挖掘监狱警察心理健康状况,提出一种改进的Apriori算法进行监狱警察心理健康监测和评估,并根据狱警心理表现症状进行疏导。针对传统Apriori算法计算量大、遍历数据长的问题,对数据库集心理健康调查结果进行矩阵化处理和和运算,采用自连接操作方式删除非频繁项集,降低数据计算量。将改进算法应用于监狱警察心理健康调查,应用结果表明:监狱警察普遍存在“内向、抑郁、焦虑、坚强”的心理特征,后续心理辅导工作中,需加强户外锻炼,多接触外界事物,培养活泼开朗、积极乐观的情绪。 展开更多
关键词 监狱警察 心理健康 改进apriori算法
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基于Apriori算法的氢安全事故统计分析 被引量：6
14
作者 于溪芮 何旭 孔得朋 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期128-134,共7页
为探究氢安全事故不同特征因素间的相关性,以827起涉及氢气系统的安全事故为数据集,统计分析事故时间、应用阶段、点火源、事故致因及事故后果等特征因素。首先,构建事故致因的关联规则网络,讨论事故致因相关性;然后,交互分析事故致因... 为探究氢安全事故不同特征因素间的相关性,以827起涉及氢气系统的安全事故为数据集,统计分析事故时间、应用阶段、点火源、事故致因及事故后果等特征因素。首先,构建事故致因的关联规则网络,讨论事故致因相关性;然后,交互分析事故致因和事故后果,明确事故因果关系;最后,基于Apriori算法挖掘氢安全事故的6类特征因素的关联规则。结果表明:氢安全事故中设备失效与设计错误、操作错误与意外反应等6个事故致因组合相关性最高;未点燃的氢气释放与压力释放装置、通风系统等8个因素强关联,氢火灾与螺栓、自燃等9个因素强关联,氢爆炸与制氢、电火花、压缩机等5个因素强关联。 展开更多
关键词 apriori算法 关联规则 氢安全事故 统计分析 事故致因 交互分析
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基于apriori算法对盆栽春小麦生理指标及产量的分析
15
作者 袁莹莹 赵经华 +1 位作者 迪力穆拉提·司马义 杨庭瑞 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1861-1871,共11页
【目的】研究土壤、残膜、灌溉制度等因素对新疆北疆春小麦的生长发育及产量的影响。【方法】试验采用盆栽试验,运用正交试验设计,选取土壤质地、灌溉方式、灌水定额、灌水次数、土壤地膜残留量5因素,各因素设置4水平,研究不同试验因素... 【目的】研究土壤、残膜、灌溉制度等因素对新疆北疆春小麦的生长发育及产量的影响。【方法】试验采用盆栽试验,运用正交试验设计,选取土壤质地、灌溉方式、灌水定额、灌水次数、土壤地膜残留量5因素,各因素设置4水平,研究不同试验因素组合下春小麦株高、叶绿素含量、有效穗数、穗粒数、产量、水分利用效率和土壤含水率各指标的差异及变化;利用apriori算法分析小麦各生理指标间的关联性。【结果】全生育期内不同处理下小麦株高变化趋势基本一致,对小麦株高影响较大的因素为灌溉制度;小麦全生育期内叶绿素值整体上呈现单峰变化趋势,适当提高土壤肥力可以增产;土壤含水率与土壤质地和灌水量有明显的相关性。在灌浆期适度增加灌水能够提高小麦叶片光合速率,达到增产效果;灌水次数以及灌溉方式对小麦产量及产量构成因素有显著性影响,渗灌的增产效果表现突出。最高耗水量和最大穗粒数,最大有效穗数,最大株高具有强相关性;最高耗水量与最低干物质重、最低SPAD值有强关联性;最高株高与最低SPAD值呈强相关性。【结论】土壤质地为粘壤土,灌水方式为渗灌,灌水700 kg/hm^(2),地膜残留量为0时春小麦产量最高,能够达到71.56 g/盆;灌水定额700 kg/hm^(2)与最高耗水量和最大株高、最低SPAD值、最大有效穗数、最大穗粒数具有强相关性。过高的灌水量和耗水量会导致株高过高,SPAD值小。 展开更多
关键词 春小麦 生理指标 产量 关联规则 apriori算法
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基于改进Apriori算法的智能电网安全稳定控制装置缺陷关联性分析 被引量：1
16
作者 蒋航 熊俊 +3 位作者 项震 王健 陈愚 钟璐 《电测与仪表》 北大核心 2024年第10期195-202,共8页
智能电网安全稳定控制系统作为电力系统的“第二道防线”,对其稳控装置进行缺陷异常分析是保证电网稳定运行的基础。文章提出一种基于改进Apriori算法的智能电网安全稳定控制装置缺陷关联性分析方法。采集稳控装置缺陷数据,量化编码后... 智能电网安全稳定控制系统作为电力系统的“第二道防线”,对其稳控装置进行缺陷异常分析是保证电网稳定运行的基础。文章提出一种基于改进Apriori算法的智能电网安全稳定控制装置缺陷关联性分析方法。采集稳控装置缺陷数据,量化编码后导入改进Apriori算法,通过计算支持度和置信度,分析稳控装置的缺陷特征和影响因素以及各模件之间的关联关系。所提方法能高效实现对稳控装置缺陷的关联分析及溯源,为运维人员预防性检修及故障检修提供理论依据,算法的改进也有效降低了时间复杂度,节约了内存空间。以实际智能电网稳控装置缺陷数据仿真算例对该方法的有效性进行了验证。 展开更多
关键词 安全稳定控制装置 缺陷分析 改进apriori算法 关联性分析
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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
17
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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基于算法融合的地铁运营致灾源传导网络构建与应用
18
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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煤矿胶带转载点粉尘浓度异常溯源算法研究
19
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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挖掘关联规则中的一种优化的Apriori算法 被引量：50
20
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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