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1.
关联规则的挖掘是数据挖掘的重要研究内容之一,文章基于高层建筑结构实例库展开对模糊关联规则的研究:针对某些数值类型的属性值,提出了区间模糊划分法,将它们转化为模糊数据;对Apriori算法和支持度计数方式作一定的改进;并举例说明模糊型关联规则在高层建筑结构实例库中的发现。 相似文献
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在飞行实时状态监控过程中,强震动环境下的发动机碰摩故障检测的准确性,关系到飞行的安全.在强震动环境下,发动机转静容易发生碰摩故障,多个碰摩故障往往是同时发生的,但是,故障的振动信号之间不存在之间关联.碰摩故障特征彼此独立,故障特征数据之间缺少可直接建立的关联.传统的故障挖掘方法在发动机转静碰摩故障检测的过程中,只能 根据振动信号对这种故障进行检测,振动信号本身存在很多干扰,也很难包括所有的碰摩故障特征,导致故障检测不准确.为解决上述问题,提出采用改进关联规则挖掘的强震动环境下的发动机碰摩故障检测方法.针对飞机发动机碰摩数据进行关联聚类处理,获取样本空间的分类矩阵,并对发动机碰摩数据进行更新.根据更新结果,计算发动机碰摩数据关联概率值,得到概率决策,针对飞行器碰摩数据进行关联规则挖掘,实现发动机碰摩数据故障优化检测.实验结果表明,利用改进关联规则算法进行强震动环境下的发动机转静碰摩故障检测,极大的缩短了检测时间,降低了漏检率,提高了检测精确度. 相似文献
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讨论了区间值关系数据库上模糊关联规则的挖掘算法与预测方法。采用一种比RFCM算法省时的FCMdd算法将记录在属性的取值划分成若干个模糊集,并提出区间值关系数据库上模糊关联规则的挖掘算法。仿真实例说明挖掘算法能够通过挖掘有意义的模糊关联规则来发现区间值关系数据库中蕴涵的关联性。区间值关系数据库上模糊关联规则的预测方法改进了标准可加性模型,并通过遗传算法调整模糊关联规则中三角模糊数的参数来提高预测的精度。 相似文献
4.
针对传统数据挖掘中的“尖锐边界”问题,采用将模糊理论和关联规则挖掘技术相结合的思想,在改进传统Apriori算法的基础上,结合多层关联规则挖掘的方法,提出了一种模糊多层关联规则挖掘算法。对模糊多层关联规则挖掘的基本概念进行了定义,详细描述了模糊多层关联规则挖掘算法。最后用Visual FoxPro6.0语言实现了该算法程序,通过交易数据库挖掘实验表明算法是有效的。 相似文献
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有效支持度和模糊关联规则挖掘 总被引:3,自引:0,他引:3
关联规则挖掘是数据挖掘的重要研究内容,将模糊的思想融入数据挖掘,形成的模糊关联规则的挖掘是当前关联规则研究的新方向,本文在模糊关联规则的挖掘中提出了有效支持度的概念,使其用于频繁模糊模式集的挖掘、挖掘的结果更为简洁和合理,同时挖掘的效率也得到了提高。 相似文献
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针对基于T-S模糊模型的非线性系统建模问题,提出了一种基于自组织神经网络的新方法.在T-S模糊模型的建模中,目前常用的模糊C均值聚类算法存在迭代次数多,计算耗时的缺点.首先,利用竞争学习算法对输入空间进行聚类,基于此结果,借助于模糊C均值聚类算法进一步优化聚类结果,提取T-S模糊模型的规则前件隶属函数参数.然后,采用最小二乘法求得T-S模糊模型的规则后件参数,从而建立起非线性系统的T-S模糊模型.最后,仿真结果表明,该方法可以为模糊建模提供好的模型结构,并且有较高的计算效率和精度. 相似文献
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提出了一种结合Apriori和Kuok's算法的改进的模糊关联规则算法.在定义隶属函数、决策树结构和规则集相似度的基础上,采用改进的挖掘算法挖掘数值属性的关联规则.实验结果表明,算法在规则生成和时间效率方面都显示了良好的性能. 相似文献
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针对油田开发指标预测问题,提出一种T-S模型建模方法.该方法采用量子遗传算法优化T-S参数.首先根据预测指标及影响因素建立模糊规则库,然后根据模糊规则库建立T-S预测模型,采用改进的量子遗传算法优化T-S参数.以油田开发指标中含水率预测为例,结果表明该方法是有效可行的. 相似文献
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基于模糊关联规则的交通事故分析应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究发现交通事故潜在规律,预测交通事故的发生,针对关联规则方法用于交通事故分析,对交通的数值型属性无法给出有效地划分,为提高安全管理决策,提出引入模糊聚类,用改进FCM( Fuzzy c-Means)方法对数值属性进行聚类,可用取值的范围对分类属性进行聚类,采用模糊关联规则挖掘导致交通事故的原因和规律.模糊关联规则首先对FCM算法进行了改进,包括隶属度、权值和中心点的计算和修正方法,利用模糊关联规则方法进行挖掘,最后对算法进行了仿真和可视化显示,结果表明模糊关联规则方法挖掘出的规则符合现实情况,为交通管理提供有效的方法. 相似文献
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模糊系统是一种基于知识或基于规则的系统,它的核心就是由所谓的IF-THEN规则所组成的知识库.模糊推理就是针对给定的系统输入,综合运用知识库中的模糊推理规则,获得系统输出的过程.而T-S模糊模型的基本思想是将正常的模糊规则及其推理转换成一种数学表达形式.本文拟将绩效考核与模糊推理的优越性进行有效的结合,研究讨论出T-S模糊推理在绩效考核中的应用.以验证其收敛性及优越性. 相似文献
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传统的挖掘模型未能有效提取时序数据的特征,导致计算开销较大,挖掘准确率以及效率偏低.为此,研究结合卷积神经网络设计并组建一种新的时序数据关联规则挖掘模型.通过连续模板匹配技术分析时序数据的分布式数据结构,然后结合匹配相关检测技术对时序数据展开融合处理,通过频繁项检测提取其中的关联规则特征.对提取的关联规则通过CNN分类器进行属性划分,结合特征压缩方法对分类输出的时序数据进行降维处理,再利用模糊聚类算法构建时序数据关联规则挖掘模型.仿真结果表明:模型能够有效降低挖掘过程的计算开销,并提升了挖掘结果的准确率以及挖掘效率. 相似文献
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针对模糊多层关联规则挖掘算法的不足,引入了蕴涵度的方法,实现了基于蕴涵度的模糊多层关联规则挖掘算法.推导出了蕴涵度可以用支持度来表示,这样有效地缩短了程序的执行时间.实验结果证明了采用蕴涵度代替置信度的方法提高了模糊多层关联规则挖掘算法的效率. 相似文献
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从实际应用角度,在对模糊关联规则挖掘算法进行改进的基础上,提出了模糊关联规则的加权挖掘算法(FARMA),以及简化的关联规则的加权挖掘算法(SFARMA),通过实验验证了算法的可行性,并对算法的性能进行了讨论. 相似文献
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多层次模糊关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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针对消费者对商品的偏好存在时序变化特征,而传统关联规则方法未考虑时间因素的影响,且对海量数据集进行关联挖掘时存在效率低下的问题,提出了基于艾宾浩斯遗忘曲线的模糊关联规则算法。该方法通过FCM聚类算法对商品进行聚类,并用艾宾浩斯遗忘曲线来修正聚类的距离度量方法,从而得到商品类及各类的代表点商品;然后将各代表点商品作为属性,消费记录小票作为样本,利用模糊关联规则算法得到代表点商品间的规则;最后将某大型超市一个月的销售记录作为关联规则的事务数据来挖掘潜在规律,结果显示所提算法先对商品模糊关联分析,与传统直接对商品进行关联分析相比,该算法可以显著提高关联挖掘的效率和规则的正确率。 相似文献
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基于模糊关联规则挖掘的模糊入侵检测 总被引:6,自引:0,他引:6
论文把模糊关联规则挖掘算法引入到网络的入侵检测,利用该算法从网络数据集中提取出具有较高可信性和完备性的模糊规则,并利用这些规则设计和实现用于入侵检测的模糊分类器。同时,针对模糊关联规则挖掘算法,利用K-means聚类算法建立属性的模糊集和模糊隶属函数,并提出了一种双置信度算法以增加模糊规则的有效性和完备性。最后,给出了详实的实验过程和结果,以此来验证提出的模糊入侵检测方法的有效性。 相似文献