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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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从Fuzzy Taxonomic数值型数据库中挖掘一般化关联规则 被引量:2
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作者 沈红斌 王士同 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第10期1436-1443,共8页
挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面 基于属性内通常还存在更高层次的抽象 ,即呈现出Taxonomic结构这一事实 ,Srikant和Agrawal等人提出了在确定的Taxonomic结构下挖掘泛化布尔型关联规则的挖掘算法 但在实际应用中 ,往往这种Tax... 挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面 基于属性内通常还存在更高层次的抽象 ,即呈现出Taxonomic结构这一事实 ,Srikant和Agrawal等人提出了在确定的Taxonomic结构下挖掘泛化布尔型关联规则的挖掘算法 但在实际应用中 ,往往这种Taxonomic结构还呈现出模糊性 ;着重研究了在这种模糊Taxonomic结构下如何从数值型数据库中挖掘一般化关联规则的问题 ,提出了一种新的FuzzyTaxonomic数值型数据库模型 ,并提出了相应的规则发现方法 。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 fuzzy Taxonomic数值型数据库
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基于半监督竞争聚类和改进Apriori算法的大型火电机组燃烧优化
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作者 刘鑫屏 李波 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期133-142,共10页
为消纳大规模新能源并网,火电机组通过数据挖掘进行燃烧优化时需处理更高维度、更大存量的数据,现有无监督聚类/Apriori算法挖掘效率低不适应机组高灵活性运行要求。针对此问题,在无监督聚类算法中引入约束惩罚因子使之转为半监督聚类... 为消纳大规模新能源并网,火电机组通过数据挖掘进行燃烧优化时需处理更高维度、更大存量的数据,现有无监督聚类/Apriori算法挖掘效率低不适应机组高灵活性运行要求。针对此问题,在无监督聚类算法中引入约束惩罚因子使之转为半监督聚类以提高聚类效率,并基于划分思想对Apriori算法进行改进以避免冗余规则的产生,提高挖掘效率,形成基于半监督竞争聚类与划分关联规则挖掘结合的新数据挖掘算法。以某电厂660 MW机组为例,用新算法进行数据挖掘,得到各运行参数优化值,建立典型样本库实施燃烧优化,并与改进前算法做对比。结果表明:新算法提高了挖掘效率与存储空间利用率,对于大型火电机组的燃烧优化有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 燃烧优化 数据挖掘 典型样本库 模糊聚类 关联规则 大数据
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基于数据挖掘的网络数据库入侵检测系统 被引量:30
4
作者 王丽娜 董晓梅 +1 位作者 郭晓淳 于戈 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期225-228,共4页
提出一种基于数据挖掘的网络数据库入侵检测模型 (NDBIDS) ·讨论了NDBIDS的结构及各部件的功能·利用关联规则Apriori算法 ,对用户正常历史数据进行挖掘 ,并对产生的规则进行归并更新 ,通过训练学习生成异常检测模型 ,并利用... 提出一种基于数据挖掘的网络数据库入侵检测模型 (NDBIDS) ·讨论了NDBIDS的结构及各部件的功能·利用关联规则Apriori算法 ,对用户正常历史数据进行挖掘 ,并对产生的规则进行归并更新 ,通过训练学习生成异常检测模型 ,并利用此模型实现基于数据挖掘的异常检测·NDBIDS可以检测伪装攻击、合法用户的攻击和攻击企图三种类型的攻击 ,通过实验给出了相应攻击的检测率、假报警率、漏报率和检测正确率·本系统的建立不依赖于经验 。 展开更多
关键词 网络数据库 数据挖掘 关联规则 入侵检测 攻击 数据库安全
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基于数据挖掘的电站运行优化应用研究 被引量:62
5
作者 李建强 刘吉臻 +1 位作者 张栾英 牛成林 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第20期118-123,共6页
火电机组运行优化目标值的合理确定是关系到机组经济性诊断正确性与准确性的重要因素,该文充分利用火电厂运行数据的关联特性,提出了基于模糊关联规则挖掘的电站运行优化目标值确定方法,利用改进的模糊关联规则挖掘算法从电站运行历史... 火电机组运行优化目标值的合理确定是关系到机组经济性诊断正确性与准确性的重要因素,该文充分利用火电厂运行数据的关联特性,提出了基于模糊关联规则挖掘的电站运行优化目标值确定方法,利用改进的模糊关联规则挖掘算法从电站运行历史数据中挖掘定量关联规则,以指导优化运行,解决了传统优化目标值确定中对机组实际状态考虑不足而失去指导意义的问题。以某300MW机组历史运行数据为基础,对各典型负荷工况下的历史数据进行挖掘,得到各运行工况下的最优值以指导实际运行。运行试验结果表明,基于模糊关联规则挖掘的运行优化目标值确定方法可以提高机组运行效率,降低污染物排放,优化目标值来源于机组实际运行数据,能够反映机组在特定负荷和相关条件下的最优运行状态,可以指导机组的优化运行。 展开更多
关键词 模糊关联规则挖掘 数据挖掘 运行优化目标值 运行优化 节能 火电厂
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数据挖掘技术在网络型异常入侵检测系统中的应用 被引量:15
6
作者 宋世杰 胡华平 +1 位作者 胡笑蕾 金士尧 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2003年第12期20-23,共4页
网络型异常检测的关键问题在于建立正常模式,将当前的系统或用户行为与建立好的正常模式进行比较,判断其偏离程度。简单介绍了数据挖掘算法以及基于数据挖掘的入侵检测系统的分类,从不同分类的角度介绍了数据挖掘方法在入侵检测系统中... 网络型异常检测的关键问题在于建立正常模式,将当前的系统或用户行为与建立好的正常模式进行比较,判断其偏离程度。简单介绍了数据挖掘算法以及基于数据挖掘的入侵检测系统的分类,从不同分类的角度介绍了数据挖掘方法在入侵检测系统中的应用。重点对比了模式比较的各种方法,并且使用网络型异常检测方法验证收集的正常数据是否充足的问题。 展开更多
关键词 数据挖掘 异常检测 关联规则 序列模式
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数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用 被引量:6
7
作者 邱舟强 滕少华 +2 位作者 李振坤 陈平华 张巍 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2006年第1期54-57,共4页
基于通用入侵检测轮廓,建立了一个基于数据挖掘技术的异常检测模型,采用关联规则、序列规则对数据进行挖掘,用判定树分类技术对获得的规则进行分类.实验表明,本模型具有较好的效益.
关键词 入侵检测轮廓 异常检测 数据挖掘 关联规则 序列规则
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改进的模糊关联规则及其挖掘算法 被引量:8
8
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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基于数据挖掘的异常入侵检测系统研究 被引量:6
9
作者 吕志军 袁卫忠 +3 位作者 仲海骏 黄皓 曾庆凯 谢立 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第10期61-65,共5页
网络上不断出现新的攻击方法,要求入侵检测系统具有能检测新的未知攻击的异常检测能力。本文提出了一个基于数据挖掘的异常入侵检测系统ADESDM。ADESDM系统提出了同时从网络数据的协议特征,端口号和应用层数据中挖掘可疑行为的方法。在... 网络上不断出现新的攻击方法,要求入侵检测系统具有能检测新的未知攻击的异常检测能力。本文提出了一个基于数据挖掘的异常入侵检测系统ADESDM。ADESDM系统提出了同时从网络数据的协议特征,端口号和应用层数据中挖掘可疑行为的方法。在挖掘过程中,不但采用了基于强规则的关联规则挖掘方法,还针对强规则挖掘方法的缺点,提出了基于弱规则的关联规则挖掘方法,来检测那些异常操作少,分布时间长等不易检测的的网络攻击。同时利用网络通信的时间、方向、端口号、主机地址等属性之间的影响,建立以各属性为节点的贝叶斯网络作为异常判别器,进一步判别关联规则挖掘中发现的可疑行为,提高了系统检测的准确率。 展开更多
关键词 入侵检测系统 关联规则挖掘 端口号 数据挖掘 异常检测 网络攻击 攻击方法 行为 影响 准确率
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中国全社会用电量增长主导因素辨识 被引量:13
10
作者 李智勇 陈志刚 +1 位作者 徐政 麻敏华 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第23期30-35,共6页
目前负荷中长期预测时选取相关的社会经济指标没有统一的理论依据。文中将数据挖掘技术应用到电量增长的关联性分析中,从全国30个省(自治区、直辖市)的历史数据中选取25项相关指标,采用3种不同的隶属度函数进行赋值。在此基础上利用Apri... 目前负荷中长期预测时选取相关的社会经济指标没有统一的理论依据。文中将数据挖掘技术应用到电量增长的关联性分析中,从全国30个省(自治区、直辖市)的历史数据中选取25项相关指标,采用3种不同的隶属度函数进行赋值。在此基础上利用Apriori算法计算不同指标与用电量增长相关的模糊置信度,辨识出国内生产总值(GDP)、工业总产值、进出口总额、固定资产投资、居民人均可支配收入等与用电量增长较为相关的主导因素,并结合自组织映射神经网络获取中国用电量增长的一般性规律。该研究思路为年度负荷预测相关因素的选取提供新的策略。 展开更多
关键词 用电量 负荷预测 关联分析 数据挖掘 模糊关联规则 自组织映射神经网络
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数据挖掘技术在网络型误用入侵检测系统中的应用 被引量:9
11
作者 宋世杰 胡华平 +1 位作者 胡笑蕾 金士尧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第16期126-127,175,共3页
重点描述了数据挖掘技术在网络型误用入侵检测中的应用,实现了从网络审计数据中挖掘关联规则和序列模式,选择和构建临时统计特征,最后使用RIPPER分类器建立了误用检测模型。
关键词 数据挖掘 误用检测 关联规则 序列模式
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IDS中的模糊关联规则挖掘与响应 被引量:7
12
作者 朱天清 王先培 熊平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第15期148-150,共3页
文中阐述了模糊关联规则挖掘技术,提出了在模糊关联规则的挖掘中将事务属性模糊集作为单一属性来处理的方法。详细描述了在异常检测中应用模糊关联规则挖掘的具体步骤,并以网络流量分析为例,验证了在入侵检测中应用这一方法的可行性。... 文中阐述了模糊关联规则挖掘技术,提出了在模糊关联规则的挖掘中将事务属性模糊集作为单一属性来处理的方法。详细描述了在异常检测中应用模糊关联规则挖掘的具体步骤,并以网络流量分析为例,验证了在入侵检测中应用这一方法的可行性。最后提出了根据规则集相似度来建立入侵响应机制的方法。 展开更多
关键词 异常检测 数据挖掘 模糊关联规则
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基于模糊分类关联规则的分类系统 被引量:19
13
作者 邹晓峰 陆建江 宋自林 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期651-656,共6页
为了构建高性能的分类系统 ,应用模糊集软化数量型属性的划分边界 ,提出了模糊分类关联规则的挖掘算法 由于模糊集能很好地贴近人类的思维方式 ,因此挖掘得到的模糊分类关联规则易于被人理解 接着提出了基于模糊分类关联规则的分类系... 为了构建高性能的分类系统 ,应用模糊集软化数量型属性的划分边界 ,提出了模糊分类关联规则的挖掘算法 由于模糊集能很好地贴近人类的思维方式 ,因此挖掘得到的模糊分类关联规则易于被人理解 接着提出了基于模糊分类关联规则的分类系统 ,并采用遗传优化算法训练分类系统 实例分析的结果表明 。 展开更多
关键词 数据挖掘 模糊关联规则 遗传算法 分类系统
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基于FCM聚类的时间序列模糊关联规则挖掘 被引量:7
14
作者 吕志军 王照飞 +1 位作者 谢福鼎 桑雪 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期806-810,共5页
针对复杂系统产生的时间序列,研究其局部关联特征比研究系统全局特征模型具有明显的优势.为研究时间序列内部或局部形态的关联特征,首先借助FCM来软化时间序列属性论域的划分边界,然后,采用改进的布尔型属性关联规则并行挖掘算法来发现... 针对复杂系统产生的时间序列,研究其局部关联特征比研究系统全局特征模型具有明显的优势.为研究时间序列内部或局部形态的关联特征,首先借助FCM来软化时间序列属性论域的划分边界,然后,采用改进的布尔型属性关联规则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.提出了基于FCM聚类的时间序列模糊关联规则的并行挖掘算法,并通过实验验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 数据挖掘 时间序列 模糊关联规则 并行
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基于模糊集和粗糙集的关联规则挖掘策略 被引量:7
15
作者 万红新 彭云 聂承启 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2005年第1期23-25,30,共4页
提出了一种对原始数据先进行模糊聚类,再提取规则的基于模糊集和粗糙集技术的关联规则挖掘策略,可以在一定程度内减少噪声数据的干扰,消除数据对象中的冗余属性,有利于提高规则挖掘的有效性.
关键词 关联规则挖掘 粗糙集 噪声数据 数据对象 模糊集 冗余 属性 除数 策略 提取规则
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基于模糊数据挖掘的虚拟环境主机故障预测 被引量:11
16
作者 丁三军 薛宇 +1 位作者 王朝霞 徐蕾 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期202-206,共5页
为避免虚拟计算环境中由于资源配置不合理,导致虚拟主机服务中断或数据丢失的问题,设计一种虚拟主机故障预测模型。利用主机运行日志进行模糊数据挖掘,获得故障预测的模糊关联规则。根据故障预测中聚类区域边缘数据,给出基于规则的阈值... 为避免虚拟计算环境中由于资源配置不合理,导致虚拟主机服务中断或数据丢失的问题,设计一种虚拟主机故障预测模型。利用主机运行日志进行模糊数据挖掘,获得故障预测的模糊关联规则。根据故障预测中聚类区域边缘数据,给出基于规则的阈值迭代算法求解日志数据预处理修正系数,进而提高规则的匹配率。实验结果表明,该模型能够在实际服务失效前预测故障,预测准确率达到85%以上。 展开更多
关键词 虚拟环境 主机故障预测 模糊数据挖掘 关联规则 阈值迭代
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基于改进Apriori算法的数据库入侵检测 被引量:10
17
作者 何海涛 吕士勇 田海燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第16期154-155,158,共3页
提出基于数据挖掘技术的数据库入侵检测系统,采用改进的Apriori_ids算法挖掘行为模式,经过1次扫描数据库即可生成频繁项集。系统具有较细的检测粒度,可在事务级别上检测用户的恶意操作或异常行为。实验结果表明,该系统使频繁项目集的生... 提出基于数据挖掘技术的数据库入侵检测系统,采用改进的Apriori_ids算法挖掘行为模式,经过1次扫描数据库即可生成频繁项集。系统具有较细的检测粒度,可在事务级别上检测用户的恶意操作或异常行为。实验结果表明,该系统使频繁项目集的生成效率得到提高,数据库入侵检测系统知识规则库的生成效率得到改善。 展开更多
关键词 数据挖掘 入侵检测 关联规则
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数据挖掘技术在火电厂优化运行中的应用 被引量:37
18
作者 李建强 牛成林 刘吉臻 《动力工程》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期830-835,共6页
火电机组运行优化目标值的合理确定是实施机组性能诊断和优化运行的前提和基础,是电站运行优化的关键。采用传统方法确定的优化目标值往往不能正确反映机组的实际运行状态。充分利用火电厂生产运行的大量历史数据,提出了数据挖掘的火电... 火电机组运行优化目标值的合理确定是实施机组性能诊断和优化运行的前提和基础,是电站运行优化的关键。采用传统方法确定的优化目标值往往不能正确反映机组的实际运行状态。充分利用火电厂生产运行的大量历史数据,提出了数据挖掘的火电机组运行优化方法,将模糊关联规则应用于火电厂运行优化目标值的确定。以某300 MW机组历史数据为基础,运用这一方法得到各典型工况下的最优值以指导实际运行。试验结果表明,基于数据挖掘的火电厂运行优化目标值确定方法可以提高机组运行效率,降低污染物排放。 展开更多
关键词 自动控制技术 数据挖掘 模糊关联规则 运行优化目标值 性能监测 节能
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基于FP-growth关联规则的图书馆数据快速挖掘算法研究 被引量:15
19
作者 文芳 黄慧玲 +1 位作者 李腾达 王佳斌 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2020年第6期189-194,共6页
作为一种模糊关联规则挖掘算法,FP-growth算法在执行效率上明显优于Apriori算法。但是由于模糊属性的不足和空间复杂度较大,导致FP-growth算法在处理大型事务数据库,例如图书馆数据库时,无法实现有效的多层关联规则挖掘。因此,提出一种... 作为一种模糊关联规则挖掘算法,FP-growth算法在执行效率上明显优于Apriori算法。但是由于模糊属性的不足和空间复杂度较大,导致FP-growth算法在处理大型事务数据库,例如图书馆数据库时,无法实现有效的多层关联规则挖掘。因此,提出一种改进的FP-growth关联规则算法,能够快速向读者进行个性化图书推荐。首先,该算法把大型图书事务数据库根据首项的事务,划分为若干子数据库,并构建相应的子FP-tree结构;然后,采用实时过滤掉层次树中不是频繁项的父项来缩小扫描空间。实验结果表明:相比Apriori算法和标准FP-growth算法,提出的改进FP-growth关联规则算法在运行效率方面有明显提升,为图书的推荐工作提供了科学依据。 展开更多
关键词 数据挖掘 图书馆 模糊关联规则 APRIORI FP-GROWTH 运行效率
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用模糊方法挖掘量化关联规则 被引量:8
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作者 孙建勋 陈绵云 张曙红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第18期190-192,共3页
量化关联规则挖掘的一个关键问题是对连续数量值属性的划分,论文采用模糊划分来解决这个问题,实现了数据的平滑过渡,并在此基础上给出了模糊量化关联规则的形式化定义和挖掘算法。
关键词 数据挖掘 量化关联规则 模糊方法
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